计算蛋白质工程师

该职位来源于猎聘 岗位概述 建明正在建设AI赋能的蛋白质工程平台，用于工业酶候选序列的生成、排序、实验验证和持续迭代。该平台已从概念验证进入生产化应用阶段，希望通过数据驱动的设计决策和机器学习排序模型，提升酶工程研发效率和候选序列命中率。该岗位将作为平台中的核心技术角色，重点负责将湿实验结果转化为下一轮设计策略，包括靶点选择、变体筛选、合成预算分配、模型信号评估和数据分析层建设。 职责描述 1.分析湿实验结果，包括候选酶序列的表达、活性、质量控制和失败模式，并转化为下一轮蛋白质设计策略。 2.设计并优化候选变体选择策略，在有限合成预算下平衡已验证方向与探索性设计。 3.参与构建v2分析层，推动实验数据结构化、可查询，并支持后续自动化推荐和决策。 4.评估并优化平台评分信号，包括蛋白质语言模型、结构预测、逆折叠、MSA保守性、热稳定性代理指标和催化速率预测等。 5.基于真实实验数据验证排序模型表现，识别弱信号并提出修正、替换或淘汰建议。 6.与美国研发、AI战略、科学家和数据治理团队协作，推进多个酶靶点的候选序列循环和阶段性项目目标。 7.输出清晰的分析记录和决策依据，帮助湿实验团队、科学家和管理层快速理解推荐逻辑。 合作形式与工作安排 1.合作形式：6个月全职独立合同。 2.合同主体：由美国Kemin Industries, Inc.聘用并管理。 3.办公方式：中国境内远程办公，无需搬迁。 4.工作安排：可灵活安排工作时间，但需每周与美国中部时间保持2至3个固定会议窗口。 5.后续机会：合同期结束后，将根据合作表现和项目需求评估是否延期或提供进一步合作机会。 个人申请方式： 提交简历时附上本人编写过的代码链接，以及简短说明；介绍您曾主导的一轮蛋白质或酶设计项目，以及该项目未达到预期时您获得的经验。 任职资格: 1.计算生物学、生物信息学、生物物理、生物化学、蛋白质工程、化学工程、计算机科学、应用数学或相关专业背景；博士学历并具备3年以上博士后或工业界经验优先，硕士6年以上或本科8年以上直接相关工业经验亦可考虑。 2.具备蛋白质或酶设计闭环经验：曾设计实际合成并经实验验证的蛋白变体，并能够说明实验结果、命中率和失败经验。 3.具备有限合成预算下的变体筛选和批量设计经验，能够解释候选序列选择逻辑和资源分配原则。 具备生产级Python能力，熟悉版本控制、代码评审、测试、容器化及真实代码库协作。 4.熟悉小样本、高成本实验数据场景下的机器学习方法，如scikit-learn、LightGBM、XGBoost、PyTorch等。 5.具备SQL及关系型数据结构设计能力，理解实验数据、检测条件和上下文信息对模型复用的重要性。 6.熟悉蛋白质语言模型、结构预测、逆折叠、生成式蛋白设计、MSA方法等蛋白质设计与评分工具。 7.具备基于真实实验数据的统计分析和实验设计能力，理解交叉验证、批次效应、测量噪声、表达失败与活性失败的区分。 8.具备专业英语书面和口头沟通能力，能够与海外科学家及管理层清晰表达技术判断。 加分项
具备工业酶经验，尤其是植酸酶、木聚糖酶、蛋白酶等水解酶方向。
具备热稳定性工程、pH活性、表面电荷工程或异源表达系统相关经验。
熟悉枯草芽孢杆菌、里氏木霉或毕赤酵母表达体系。
有催化参数预测模型、kcat/Km预测或近缘序列集建模经验。
了解饲料酶商业化应用场景、加工稳定性、胃肠道条件和相关监管环境。
曾构建可供软件代理推理的结构化数据层。
作为主要贡献者发表过同行评议论文或获得授权发明专利。

Work arrangement
Yes