岗位描述
职位描述:
1)定义问题: 洞察本领域(如新药发现、材料设计、流体力学)的关键痛点,将其拆解为可被 AI 优化的任务。
2)数据与计算: 结合传统科学计算工具(如分子动力学模拟、量子化学第一性原理计算),构建高质量的训练数据集。
3)模型评估与迭代: 从科学常识和物理规律出发,评估 AI 模型的合理性(是否符合物理定律),并指导算法团队迭代方向。
任职要求:
1)专业背景: 计算机、人工智能、生物信息学、自动化等相关专业硕/博士;
2)核心技能: 极强的Python开发能力,熟练掌握 Prompt Engineering,对现有的Agent框架(如 PI 等)有深入研究和魔改经验;
3)敏锐嗅觉: 对大模型前沿技术(如 RAG, Function Calling, 多智能体协同)保持极高的敏感度,能快速将其应用到科学场景。
加分项:
1)在开源社区(如 GitHub, Hugging Face)有高Star的Agent/大模型相关开源项目。
2)熟悉生命科学日常研究流程,或在 Kaggle 等数据科学比赛中获得过优异成绩。