酶改造科学家（AI蛋白设计方向）

1. 实验平台建设：负责分子生物学与酶改造实验室的搭建和日常运行管理，保障实验进度与质量。 2. AI 酶分子设计：基于序列、结构与催化机理，运用 AI 模型与计算工具完成活性位点改造、热稳定性提升、底物谱拓展与催化效率优化，输出可实验验证的突变方案及优先级排序报告。 3. 干湿实验闭环：对接酶活、动力学、稳定性、表达量等实验数据，快速调整计算策略、重训/微调模型、迭代突变文库，确保「设计—验证—反馈—再设计」的高效循环。 4. 计算工具栈实操：熟练运用结构预测（AlphaFold2/3、RoseTTAFold）、分子对接与动力学（GROMACS/Amber、AutoDock/Glide）、突变自由能与虚拟筛选（Rosetta、Schrödinger/Discovery Studio）及结构可视化（PyMOL、ChimeraX）等主流工具。 5. 项目交付：独立承接 2–3 个并行酶改造项目，输出可直接实验的突变文库与计算分析报告，确保实验阳性率与最优突变体快速落地。 6. 流程沉淀：搭建公司内部酶改造计算 SOP 与自动化流水线，跟踪蛋白语言模型、生成式蛋白设计等前沿进展，持续提升团队设计能力。

1. 学历专业：硕士及以上，计算生物学、生物信息学、结构生物学、酶工程、AI4Science 或相关专业；有工业界项目经验者优先。 2. 项目经历：必须具备 AI 成功改造蛋白/酶的落地案例，能完整阐述「目标酶 → 计算策略 → 突变位点设计逻辑 → 活性/稳定性/特异性提升数据 → 迭代轮次与阳性率」全链路。 3. 工具技能：至少熟练掌握以下 3 类核心工具——① 结构预测：AlphaFold2/3、RoseTTAFold；② 建模与对接/动力学：Rosetta、GROMACS/Amber、AutoDock/Glide、Schrödinger/Discovery Studio；③ 结构可视化：PyMOL、ChimeraX。熟悉 ESM、ProtGPT 等蛋白语言模型者优先。 4. 工程能力：精通 Python 与科学计算栈（NumPy/Pandas/Biopython），熟悉 Linux 与 HPC 作业调度，能自动化完成批量突变设计与数据分析。 5. 业务理解：深入理解酶催化机理、构效关系与定向进化原理，能与湿实验团队顺畅协作，快速定位实验瓶颈并给出计算解决方案。 6. 软实力：结果导向，具备强迭代意识与抗压能力；能并行推进多个项目，快速响应实验需求。 加分项 · 具备工业酶、医药酶或合成生物学酶改造的产业化经验； · 有 AI 模型微调或蛋白设计算法开发经验； · 发表过酶工程/计算生物学相关论文或持有相关专利。