第1篇 輔助藥物設(shè)計崗位職責

計算機輔助藥物設(shè)計 1. 計算機化學或相關(guān)專業(yè)的博士學位。

2. cadd領(lǐng)域的分子對接、同源建模等技術(shù)。熟悉基于結(jié)構(gòu)或配體的藥物設(shè)計軟件,如schrodinger/moe。

3. 具有目標類知識,如激酶,離子通道,gpcrs和核受體優(yōu)先。

4. 良好的中英文書面和口頭溝通能力。 1. 計算機化學或相關(guān)專業(yè)的博士學位。

2. cadd領(lǐng)域的分子對接、同源建模等技術(shù)。熟悉基于結(jié)構(gòu)或配體的藥物設(shè)計軟件,如schrodinger/moe。

3. 具有目標類知識,如激酶,離子通道,gpcrs和核受體優(yōu)先。

4. 良好的中英文書面和口頭溝通能力。

第2篇 計算機輔助藥物設(shè)計cadd助理研究員崗位職責要求

職責描述：

0. 配合cadd研究員完成文獻調(diào)研，數(shù)據(jù)的收集和整理，并進行統(tǒng)計分析

1. 配合cadd研究員完成深度學習算法設(shè)計與開發(fā)，如基于深度學習的小分子理化性質(zhì)的預測等。

2. 利用機器學習和深度學習算法建立qsar模型，如knn，樸素貝葉斯，svm，決策樹等

職位要求：

0. 化學、藥學、生物學、計算機等相關(guān)專業(yè)碩士及以上0-2年工作經(jīng)驗

1. 熟悉常用的機器學習（深度學習）算法

2. 熟悉linux、python及常用的數(shù)據(jù)分析、機器學習模塊，如numpy， pandas， sk-learn等

3. 熟悉常用的搭建深度學習模型的工具，如tensorflow、keras等

4. 了解cadd，熟悉且掌握常見的生物化學計算庫如rdkit，openbabel，biopython等

加分項：

0. 機器學習或深度學習項目經(jīng)驗，參加kaggle類比賽的經(jīng)驗

1. 有虛擬篩選經(jīng)驗

2. 熟悉schr?dinger，discovery studio，autodock及pymol等cadd常用軟件