岗位职责：
1、基于AI预测模型（如AlphaFold-Drug）优化可切割/不可切割连接子结构，建立payload（微管抑制剂、DNA损伤剂等）的毒性-稳定性量化评估体系；
2、通过结构生物信息学（Rosetta、HADDOCK）设计抗体突变体，提升亲和力、降低免疫原性；建立抗体-FcγR相互作用预测流程，优化ADCC/CDC效应；
3、应用深度学习（Epitope3D、BepiPred-3.0）解析靶点-抗体结合界面，指导表位定向改造；开发多物种交叉反应性评估模型，降低临床前物种差异风险；
4、主导单细胞测序（10x Genomics、Nanostring）数据分析，识别预测ADC疗效的肿瘤微环境特征；构建基于WES/RNA-seq的耐药性标志物筛查流程；
5、整合TCGA、DepMap等数据库，建立靶点"可药性-肿瘤特异性-临床关联性"三维评估模型；开发跨膜蛋白的胞外域结构预测工具；
6、负责多组学数据（如基因组、转录组、代谢组、蛋白质组等）的深度挖掘与分析；根据项目需要制定项目方案、编写生信分析代码、程序测试，负责撰写相关软件文档。
岗位要求：
1、生物信息学、计算生物学、生物学、计算机科学、统计学、人工智能或相关专业硕士及以上学历，3年以上相关工作经验；
2、熟练使用Linux系统，至少精通两门编程语言（Python/R/Perl），具备生物信息学算法开发经验；熟练掌握抗体药物或抗体蛋白的相关数据特点和分析流程，能运用相关工具如BWA、GATK、STAR等进行数据处理；
3、有ADC药物开发实际项目经验者优先，包括抗体筛选、linker设计、payload优化、抗体工程改造、酶的定向进化等方面的生物信息学经验；
4、良好的团队合作和跨部门沟通能力，与实验团队紧密合作，准确解读分析结果，为药物研发提供有力的数据支持；能够与实验科学家、药物化学家、临床医生等多学科团队成员有效沟通和合作；
5、有良好的统计分析能力；
6、具备良好的英语读写能力，能够阅读和理解英文文献、法规文件等资料、撰写英文报告等。