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崗位職責(zé)： 1.定量建模與戰(zhàn)略支持：負(fù)責(zé)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(yīng)用，支持劑量優(yōu)化、患者分層、注冊申報(bào)等策略制定； 2.PBPK模型開發(fā)與應(yīng)用：利用PK-Sim、Simcyp等PBPK建模平臺，預(yù)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(xiàn)整合與MBMA分析：開展系統(tǒng)評價(jià)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(diǎn)驗(yàn)證、機(jī)制探索、競爭格局分析； 4.AI與機(jī)器學(xué)習(xí)建模：基于機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法（如XGBoost、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），構(gòu)建響應(yīng)預(yù)測模型，識別關(guān)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(biāo)準(zhǔn)化； 6.平臺建設(shè)與創(chuàng)新探索：參與建模平臺與內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)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(tuán)隊(duì)技術(shù)支持：協(xié)同生物、醫(yī)學(xué)、注冊等多部門，撰寫高質(zhì)量研究方案與報(bào)告，支持新藥研發(fā)的全流程決策； 8.完成領(lǐng)導(dǎo)布置的其他工作。 任職要求： 1.計(jì)算生物學(xué)、生物信息學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、定量藥理學(xué)、臨床藥理學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷； 2.具備強(qiáng)烈的科學(xué)探索精神，持續(xù)關(guān)注人工智能與建模等前沿技術(shù)在藥物研發(fā)中的最新進(jìn)展與實(shí)際應(yīng)用，具備自主學(xué)習(xí)與持續(xù)深耕能力；勇于質(zhì)疑既有假設(shè)與傳統(tǒng)路徑，敢于突破常規(guī)，推動新技術(shù)在藥物開發(fā)中的轉(zhuǎn)化與落地，助力創(chuàng)新實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)； 3.熟練使用R或Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與算法實(shí)現(xiàn)，有AI/ML相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)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(yīng)用流程，有文獻(xiàn)整合和模型驅(qū)動型綜述撰寫經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先； 5.精通Monolix、NONMEM、Phoenix NLME等建模工具，具備PBPK建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉PK-Sim等平臺； 6.具備出色的數(shù)統(tǒng)分析能力、跨學(xué)科整合思維與解決復(fù)雜問題的能力； 7.具備良好職業(yè)操守與誠信意識，嚴(yán)謹(jǐn)守信，尊重科研倫理和數(shù)據(jù)真實(shí)性，恪守保密義務(wù)，堅(jiān)持正直、公正的價(jià)值觀； 8.具備良好的中英文溝通能力，擅長跨職能團(tuán)隊(duì)協(xié)作; 9.遵紀(jì)守法； 10.遵守公司的各項(xiàng)規(guī)章制度。