1. 运用AlphaFold3、RFdiffusion等前沿AI蛋白质结构预测与设计平台，主导或参与创新蛋白质特别是抗体的设计、优化与功能预测工作。
2. 使用分子对接、分子动力学模拟、自由能微扰（FEP）等计算模拟方法，进行蛋白质-配体相互作用分析、蛋白质稳定性评估及功能机制研究。
3. 紧密协同机器学习算法团队，将计算生物学洞见转化为模型开发需求，并共同推进AI驱动的抗体设计与药物发现平台或产品的开发。
4. 整合与解析多维实验数据（如测序、质谱、结构、功能数据），通过计算手段解决抗体或药物设计中的关键问题。

1. 负责AI Agent相关产品与系统的设计、开发和持续迭代，包括Agent Workflow、Tool Calling、MCP、RAG、Memory、Context Engineering等能力建设。
2. 负责将大模型能力真正落地到业务场景中，能够独立完成从需求理解、技术方案设计、开发实现到上线效果验证的完整闭环。
3. 持续优化Agent的效果、稳定性和性能，包括复杂任务规划、多轮对话、上下文管理、工具调用准确率、长任务执行与异常恢复等问题。
4. 参与Agent基础设施和工程体系建设，包括模型接入、Prompt/Context管理、评测体系、日志监控、数据闭环及线上问题排查。
5. 持续关注Agent、MCP、LLM Application、推理模型等领域的最新进展，并结合实际业务判断和引入合适的新技术。

负责OpenBioMed Pro平台的知识工程体系搭建与持续演进，涵盖生物医药领域知识库构建、多源数据治理与集成、Agentic检索与RAG系统设计实现，是平台“知识底座”的核心建设者。

作为产研团队的核心技术成员，负责将Agent智能体技术转化为可落地、高可用的行业解决方案。深入客户业务场景，主导Agent系统的方案设计、POC验证与交付落地，涵盖Agent运行时引擎、工具体系、Harness安全沙箱、多Agent协作编排等核心能力，是连接Agent技术与客户价值的关键执行者。

负责OpenBioMed Pro平台大语言模型的部署、运维、推理优化与基础设施建设，涵盖模型选型评估、私有化部署、推理加速、资源调度、监控告警等全链路，是平台“模型底座”的核心建设者。

面向科学家、实验室研发、临床、医药营销、药学、化学、医学等生物医药全品类专业客户，负责客户需求对接、售前方案撰写、项目实施交付、用户持续运营，深度使用和了解ChatDD智能体产品及市场上其他AI智能体产品，持续推广ChatDD产品并推动产品迭代优化。

全权负责公司生物医药AI C端产品的用户全生命周期运营与ARR年度营收指标。面向科学家、实验室研发、临床、医药营销、药学、化学、医学等生物医药全品类专业用户，负责拉新、活跃、留存、付费转化及用户共创，依托AI智能体开展用户精细化运营分析，反向驱动AI产品迭代优化，同时沉淀高质量专业用户资产，赋能公司B端核心业务生态。