范昊实验室-AI / 算法工程师

一、实验室介绍
范昊教授，现任首都医学科学创新中心分子与细胞治疗研究所资深研究员。范教授本科毕业于中国科学技术大学，于荷兰格罗宁根大学获得博士学位，随后在加州大学旧金山分校 (UCSF) 开展科研工作。在加入 CIMR 之前，曾任新加坡科技研究局 (A*STAR) 生物信息学研究所资深研究员。
范昊实验室致力于通过 “AI + 物理驱动” 的双引擎模式推动 分子治疗 (Molecular Therapeutics) 创新。我们强调：
· 利用 预测性与生成式 AI 方法 (Predictive & Generative AI) 加速小分子药物与功能蛋白的研发；
· 结合传统的基于 物理和化学的药物化学与计算机辅助药物开发方法（如高精度分子动力学模拟、自由能微扰 FEP 等）提供精准验证，两者互相辅助。
实验室网站：https://www.cimrbj.ac.cn/channel/2013492182471806976.html
二、实验室研究方向与近期成果
1. AI驱动的药物与酶设计：开发了机器学习方法探索半乳糖氧化酶底物活性 (ACS Catalysis 2024) 及新型氟化酶设计 (Chemical Science 2025)。
2. 生成式 AI 与中药现代化：开发了首个中药化学空间优化流程 “TCM-Navigator” (Briefings in Bioinformatics 2025)。
3. GPCR 与激酶机制：揭示了 GPR84 的选择性分子基础 (Nat Comm 2023) 及 BRAF 突变耐药机制 (Science Advances 2021)。
4. 精准配体开发：基于对比神经网络开发了通用蛋白靶点配体预测方法 (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.03.16.643501v2)。
三、招聘方向
1. AI 方法开发：构建应用于生化领域的创新模型架构。
2. 药物化学与计算机辅助药物开发：从虚拟筛选到先导化合物优化，利用自由能微扰等高精度方法开展研究。
3. 蛋白质工程：功能蛋白、抗体及合成酶的发现, 优化，与从头设计。
四、招聘岗位
AI / 算法工程师
主要职责：
1. 算法落地、大模型训练及维护实验室高性能计算资源 (GPU 集群)。
任职要求：
1. 计算机、数学或软件工程背景。不强制要求博士学位；
2. 优秀硕士且有 3 年以上高水平行业/研究经验者优先，看重实际模型开发能力。