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。

实验室研究方向与近期成果图片
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。

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。

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）。
请提供以下材料：
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。