📋 주요 업무
[결합 모드 및 친화도 예측]
- QM/MM multi-scale 및 enhanced sampling 시뮬레이션
(metadynamics, umbrella sampling 등)을 활용한 결합 친화도 예측 정확도 개선
- Fragment 기반의 QM 방법론 (FMO) 을 활용한 단백질–리간드 상호작용 에너지 분해 및 기여 분석 개선
- QM 보정을 통한 alchemical free energy method (FEP, TI)의 예측 정확도 향상
- NNP 및 Δ-learning을 QM 워크플로우에 결합하여 비용 효율적 모델 구축
[분자 특성 예측]
- 계산화학/생물물리학 박사학위 또는 석사학위 + 3년 이상 경력
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- 자격이 못미칠 경우 훌륭한 동기와 실력
- Native-level Korean proficiency (for non-Korean applicants)
🎓 자격 요건
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- ML 활용 경험
- 추천서 보유자
- Top Tier 논문 게재 경험자
- 신약개발 관련 경력자
💡 우대사항
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- ML 활용 경험
- 추천서 보유자
- Top Tier 논문 게재 경험자
- 신약개발 관련 경력자
📋 주요 업무
[결합 모드 및 친화도 예측]
- QM/MM multi-scale 및 enhanced sampling 시뮬레이션
(metadynamics, umbrella sampling 등)을 활용한 결합 친화도 예측 정확도 개선
- Fragment 기반의 QM 방법론 (FMO) 을 활용한 단백질–리간드 상호작용 에너지 분해 및 기여 분석 개선
- QM 보정을 통한 alchemical free energy method (FEP, TI)의 예측 정확도 향상
- NNP 및 Δ-learning을 QM 워크플로우에 결합하여 비용 효율적 모델 구축
[분자 특성 예측]
- 계산화학/생물물리학 박사학위 또는 석사학위 + 3년 이상 경력
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- 자격이 못미칠 경우 훌륭한 동기와 실력
- Native-level Korean proficiency (for non-Korean applicants)
🎓 자격 요건
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- ML 활용 경험
- 추천서 보유자
- Top Tier 논문 게재 경험자
- 신약개발 관련 경력자
💡 우대사항
- 양자화학, 통계열역학에 대한 깊은 이해
- 단백질–리간드 복합체 등 생물학적 시스템에서의 전문성
- On-Premise 환경에서의 자동화 워크플로우 스크립트 작성 능력
- ML 활용 경험
- 추천서 보유자
- Top Tier 논문 게재 경험자
- 신약개발 관련 경력자