1、运用DFT、QM/MM、分子动力学(MD)、自由能计算(FEP/TI/MM-PBSA)等方法研究化学反应机理、酶催化过程及分子相互作用机制;
2、建立和优化计算模型，预测反应活性、选择性及分子性质，为实验设计提供理论指导；
3、开展蛋白-配体结合、GPCR靶点、小分子设计等计算研究，支持药物发现与优化;
4、开发高通量计算和自动化分析流程，结合机器学习技术构建预测模型与分子设计平台;
5、与化学、生物、药学及AI团队协同合作，推动项目从理论设计到实验验证的高效转化;
6、跟踪计算化学、Alfor Science及计算药物设计领域前沿进展，并推动新方法落地应用。
1、化学、计算化学、理论化学、药物化学、化学生物学、材料科学等相关专业2、硕士及以上学历;具备量子化学计算、反应机理研究或分子模拟相关研究经验;
3、熟练使用Gaussian、ORCA、XTB、CP2K、Amber、Gromacs、OpenMM等计算软件中的一种或多种;熟练掌握Pvthon编程及Linux环境，具备数据分析和自动化流程开发能力;
4、熟悉机器学习框架(Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等)者优先;
5、具备优秀的科研创新能力、文献阅读能力和写作能力;
6、在国际高水平期刊发表过相关研究成果者优先。
