一个AI模型发现了新药靶点后,药企的招聘清单全换了
最近医药圈有个事挺耐人寻味的。一家AI制药公司用一个深度学习模型跑了三个月,发现了两个新的肿瘤免疫靶点,传统方法做这件事一般需要两年。这个结果出来之后,最先有反应的不是科研圈,是猎头圈。好几家传统药企当天晚上就改了招聘需求,把"药物化学"后面的括号里加了一条"或具备计算化学背景"。一个括号的变化,背后是整个人才市场的转向。
传统药企现在被两面夹击。一边是集采把仿制药的利润压到了地板价,靠仿制药养家糊口的日子结束了。另一边是AI制药公司靠着算力和算法,直接把新药研发的周期从五年往两三年压缩。传统药企如果不转型搞创新药,就是在等死。转型的话,缺的还不是一般的研发人员,缺的是懂AI又懂药的人。有个佛山的猎头公司跟我算了一笔账:去年他们帮药企招一个传统药物化学的博士,平均年薪大概三十五万,今年同样的岗位要求加一个计算化学的能力,薪资直接拉到五十万以上,还经常抢不到人。
这一波最缺的不是纯AI人才。纯做算法的有互联网大厂兜底,药企挖不动。药企真正缺的是"中间人":懂一些药学基础、又懂一些计算工具的人。比如能用药学知识去筛选AI生成的候选分子、能把临床试验数据转换成AI模型能理解的格式。这类交叉人才现在严重供不应求,而且高校药学专业基本不教计算工具,人才供给端完全是真空。有猎头跟我说,在佛山这边,一个药学硕士自己学了Python和CADD软件的,投研发岗基本就是三天内通知面试,薪资比同届纯药学同学高15%到20%。
另外一个被忽视的趋势是医疗器械工程师的需求暴涨。中科院苏州医工所最近在招共聚焦内窥镜和智能康复机器人的研发人员,开出的条件让很多药企都眼红。医疗装备国产替代这个赛道,跟AI制药一样,人才缺口至少在未来三年是持续扩大的。
医药行业的招聘风向变得很快。两年前最受欢迎的是仿制药工艺优化的人,现在最值钱的是能把AI和药物化学连起来的人。这个趋势不会回头的,因为AI一旦在某个方向证明了效率优势,企业就不会再回到人力的老路上去了。
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