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PROMAXBIOSCIENCE
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一起做平台，而不只是做项目。

我们是一支小团队，在一个药物开发中最难的环节上，解决一个硬问题。如果你认为研发本身可以被系统化，而不只是被自动化，我们应该聊聊。

在这里工作

小团队，长周期，真负责。

一个问题，做得很深

我们不同时推二十个项目。深度是我们这个规模的优势，也是我们刻意保护的东西。

证据高于层级

这里由数据定论。谁能设计出区分两种假设的实验，谁就获得发言权。

流程就是尊重

只在发明者手里成立的方法，不算方法。我们写下来，是为了让下一个人能复现结果。

开放职位

五个 AI 研究员岗位，
对应平台五个系统。

本轮开放岗位全部面向生物信息学与计算生物学方向，工作地点不限。五个岗位分别对应平台的前五个系统：抗体偶联与稳定标记、RNA 载荷设计、蛋白冠工程、原位细胞工程化、AI 驱动研发系统。第六个系统（临床与商业化生产）暂不设岗位。

系统 01 · 抗体偶联与稳定标记全职

AI 研究员 · 偶联与标记

工作地点不限

用计算模型把偶联从试出来的工艺，变成可预测的单元操作。

岗位职责

  • 把偶联位点、抗体取向、粒径分布、包封率与结合亲合力统一成一套可计算字段，建立抗体—颗粒偶联的结构与工艺数据模型。
  • 用结构建模与分子模拟评估不同偶联化学与连接臂对颗粒稳定性、结合位点可及性的影响，为实验排序候选方案。
  • 建立投料比、缓冲体系、反应时间与冻干曲线等工艺参数到关键质量属性的预测模型，帮助收敛工艺窗口。
  • 与制剂、分析团队共建稳定性数据体系，把加速与长期稳定性结果转成可预测的货架期与批间一致性模型。
  • 为偶联工艺设计算法验证方案，使模型结论能进入体系验证与申报资料。
系统 02 · RNA 载荷设计全职

AI 研究员 · 载荷设计

工作地点不限

序列上的每个选择，都要在表达强度、表达时长与先天免疫之间给出可验证的取舍。

岗位职责

  • 搭建 mRNA 序列设计流程：密码子优化、5′ 与 3′ UTR 及 poly(A) 结构设计，输出按翻译效率与免疫原性排序的候选序列。
  • 建立表达强度与表达时长的预测模型，并用体外转录与细胞水平效价数据持续回归校准。
  • 设计 sgRNA 的排序与筛选方法，量化 on-target 活性与脱靶风险，输出可复核的脱靶评估结果。
  • 建设序列、修饰与效价之间的关联数据库，让每个项目的设计决策都能追溯到具体证据。
  • 与分子生物学团队统一实验读出与数据口径，保证模型输入与湿实验数据一一对齐。
系统 03 · 蛋白冠工程全职

AI 研究员 · 蛋白冠

工作地点不限

免疫系统看到的不是颗粒，而是颗粒表面那层蛋白；把这层蛋白变成可设计的对象。

岗位职责

  • 建设蛋白冠的蛋白质组学分析流程，从 LC-MS/MS 原始谱图到冠组成分定量，输出可跨样本比较的冠指纹。
  • 建立表面组成—蛋白冠—清除与靶向之间的多层模型，预测调理素吸附与非特异性摄取。
  • 结合分子动力学与机器学习筛选表面配方，为降低非生产性清除的实验提供优先级排序。
  • 把冠组成、生物分布与受体占用数据关联起来，量化局部效应与全身暴露之间的治疗窗。
  • 与 LNP 制剂团队共建冠实验的操作规范与数据标准，保证跨批次、跨项目可比。
系统 04 · 原位细胞工程化全职

AI 研究员 · 原位工程

工作地点不限

先找到那个该被改写的细胞，再证明改写它确实改变了疾病进程。

岗位职责

  • 用单细胞与空间组学数据识别病理细胞群，给出可被抗体识别的表面标志物候选，并评估其表达特异性。
  • 建立细胞状态与疾病进程的模型，预测载荷表达后细胞行为的变化方向与幅度。
  • 分析原位工程化后的转录组与蛋白组读出，区分真正的细胞重编程与一过性表达。
  • 为肿瘤、动脉粥样硬化、纤维化与血管重构等适应症构建可比的分析模板，缩短新靶点的评估周期。
  • 与生物学团队共同定义「有效重编程」的量化判据，避免用表达量替代功能效应。
系统 05 · AI 驱动研发系统全职

AI 研究员 · 研发系统

工作地点不限

让六层系统里的每一次实验，都成为下一次决策的依据。

岗位职责

  • 设计贯穿设备层到 AI 层的元数据与数据模型，保证实验记录从仪器输出到管理决策全程可追溯。
  • 构建序列设计、脂质筛选与实验条件优化模型，明确每个模型的适用边界与失效条件。
  • 设计实验决策支持逻辑，在有限预算下推荐下一批实验，并用历史数据回测策略的实际增益。
  • 建立算法验证与漂移监控体系，使算法验证与体系验证同步留痕，满足质量体系要求。
  • 与 IT、QA 及实验团队协作，把模型输出接入研发管理系统的人员、管线、物资与资金视图。

共同要求

五个岗位共用同一套专业门槛，系统分工只决定工作重心。

  • 生物信息学、计算生物学或相关专业，硕士及以上；博士优先。
  • 熟练使用 Python 或 R，能独立处理多组学、高通量筛选或实验过程数据。
  • 有把分析方法或模型交付到生产系统、并与湿实验团队长期协作的经验。
  • 能读懂实验方案与检测方法，把生物学问题翻译成可计算的定义。
邮件投递

hr@promaxbioscience.cn

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