专业背景：博士阶段主修计算化学、药物化学、计算机科学与技术（药物设计方向）等相关专业，具备扎实的理论基础；
年龄四十周岁以下

软件操作能力：熟练掌握至少2套主流CADD相关软件，包括但不限于： 
分子对接与虚拟筛选软件：Schrodinger（Glide、Maestro）、MOE、AutoDock（Vina）、OpenEye、CDOCKER等；

分子动力学模拟软件：GROMACS、AMBER、NAMD、CHARMM等，能够独立完成模拟体系构建、参数优化、结果分析与可视化；

蛋白结构处理与预测软件：PyMOL、Swiss-Model、AlphaFold2、I-TASSER等，能够完成蛋白结构预处理、同源建模、结合位点预测与表征；

化学信息学工具：RDKit、OpenBabel、Discovery Studio、Canvas等，能够进行化合物库构建、分子指纹分析、药效团建模等。

编程与算法能力：具备扎实的编程基础，熟练掌握至少1种编程语言（Python、C++、Perl等，优先Python），能够独立编写代码实现数据处理、模型构建、虚拟筛选流程自动化；熟悉机器学习、深度学习算法（如随机森林、支持向量机、神经网络等），有AI辅助药物设计、生成化学相关经验者优先；

科研经验：具备CADD相关科研经历，参与过小分子药物设计、靶点结构分析、虚拟筛选等相关项目，能够独立设计并完成计算实验，合理解释计算结果，并为药物结构优化提供指导性建议；了解药物研发基本流程，熟悉药物化学、药理学基本知识，能够与药化、药理实验团队高效协作；

成果要求：以第一作者（或共同第一作者）发表过CADD相关SCI论文2篇以上，或参与申请过相关专利、科研项目者优先；熟悉自由能计算、片段-based药物设计（FBDD）、多靶点药物设计等技术者优先。

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