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崗位職責：
1.定量建模與戰(zhàn)略支持：負責藥物開發(fā)各階段的建模與模擬，包括PK、PD、PK/PD、MBMA、PBPK、QSP等模型的構(gòu)建與應用，支持劑量優(yōu)化、患者分層、注冊申報等策略制定；
2.PBPK模型開發(fā)與應用：利用PK-Sim、Simcyp等PBPK建模平臺，預測藥物的藥代特性、組織分布、藥物相互作用（DDI）以及特殊人群的暴露情況；
3.文獻整合與MBMA分析：開展系統(tǒng)評價和Meta分析，基于模型的Meta分析（MBMA）整合外部數(shù)據(jù)，支持靶點驗證、機制探索、競爭格局分析；
4.AI與機器學習建模：基于機器學習/深度學習算法（如XGBoost、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等），構(gòu)建響應預測模型，識別關鍵協(xié)變量與潛在患者亞群；
5.建模工具與自動化開發(fā)：基于R/Python等語言開發(fā)自動化工作流，提高模型開發(fā)效率與重現(xiàn)性，推動數(shù)據(jù)流程標準化；
6.平臺建設與創(chuàng)新探索：參與建模平臺與內(nèi)部標準的搭建，引入前沿建模工具與AI算法，推動定量藥理與臨床研發(fā)的智能化融合；
7.跨團隊技術支持：協(xié)同生物、醫(yī)學、注冊等多部門，撰寫高質(zhì)量研究方案與報告，支持新藥研發(fā)的全流程決策；
8.完成領導布置的其他工作。
任職要求：
1.計算生物學、生物信息學、生物統(tǒng)計學、定量藥理學、臨床藥理學、人工智能等相關專業(yè)碩士及以上學歷；
2.具備強烈的科學探索精神，持續(xù)關注人工智能與建模等前沿技術在藥物研發(fā)中的最新進展與實際應用，具備自主學習與持續(xù)深耕能力；勇于質(zhì)疑既有假設與傳統(tǒng)路徑，敢于突破常規(guī)，推動新技術在藥物開發(fā)中的轉(zhuǎn)化與落地，助力創(chuàng)新實踐的實現(xiàn)；
3.熟練使用R或Python進行數(shù)據(jù)分析與算法實現(xiàn)，有AI/ML相關項目經(jīng)驗者優(yōu)先（熟悉TensorFlow、PyTorch等框架加分）；
4.熟悉Meta分析、MBMA方法原理與應用流程，有文獻整合和模型驅(qū)動型綜述撰寫經(jīng)驗者優(yōu)先；
5.精通Monolix、NONMEM、Phoenix NLME等建模工具，具備PBPK建模經(jīng)驗，熟悉PK-Sim等平臺；
6.具備出色的數(shù)統(tǒng)分析能力、跨學科整合思維與解決復雜問題的能力；
7.具備良好職業(yè)操守與誠信意識，嚴謹守信，尊重科研倫理和數(shù)據(jù)真實性，恪守保密義務，堅持正直、公正的價值觀；
8.具備良好的中英文溝通能力，擅長跨職能團隊協(xié)作;
9.遵紀守法；
10.遵守公司的各項規(guī)章制度。