岗位描述
岗位职责:
1、模型\算法落地:负责AIDD模型筛选、部署,垂类算法开发与落地,匹配研发需求。涵盖:基于结构的药物设计(SBDD)、基于配体的药物设计(LBDD)、分子生成与优化、高通量虚拟筛选等场景。
2、性质预测模型构建:针对ADMET及理化性质,构建高精度的预测模型,提升药物筛选成功率。
3、前沿技术跟踪:持续跟踪并调研AlphaFold 3、Diffusion Models、大语言模型等在生物医药领域的SOTA(State-of-the-Art)进展,并将其转化为实际生产力,沉淀内部算法库与工具链。
4、跨学科协作:与药物化学、生物学专业团队紧密合作,理解实验数据与研发痛点,将具体的药物研发需求转化为数学问题,提出切实有效的AI解决方案并推动闭环验证。
岗位要求:
1、教育背景:博士学历,计算机科学、计算化学、计算生物学、生物信息学、药学等相关专业。
2、交叉领域经验:具备AI+药物研发(AIDD)或AI+ Science的交叉研究背景,熟悉药物发现流程。
技术能力:
3、熟悉深度学习框架(如PyTorch, TensorFlow);
4、熟悉生物医药领域的常用模型架构,如图神经网络(GNN)、Transformer、扩散模型等;
5、具备处理化学结构数据(SMILES, Graph)和生物序列数据(Protein Sequence)的实际经验。
6、综合素质:具备清晰的逻辑思维和沟通表达能力,能够向非AI背景的团队阐述技术方案;具备优秀的Problem-solving能力,能从复杂数据中提炼规律。
加分项:
1、模型经验:熟悉并能复现或微调当前主流AIDD大模型,如 AlphaFold 3、Boltz-1、RFDiffusion、ESM系列等,或有蛋白质结构预测、蛋白质-配体复合物预测经验。
2、智能体应用:具有AI Agent(智能体)在科研场景(如自动化实验设计、文献挖掘、工作流编排)的搭建与应用经验。
3、学术成果:在领域顶会或顶刊发表过AI+Science相关论文。