1、對(duì)新的算法和模型有敏感性，能夠跟進(jìn)蛋白質(zhì)語言模型、結(jié)構(gòu)預(yù)測模型和基因調(diào)控預(yù)測模型等技術(shù)的發(fā)展。
2、開發(fā)可落地的AI模型和工具，支持大分子藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行靶點(diǎn)篩選、結(jié)構(gòu)預(yù)測、序列設(shè)計(jì)和優(yōu)化等。
3、快速評(píng)估新模型技術(shù)對(duì)藥物研發(fā)流程的賦能潛力，對(duì)模型進(jìn)行適配與性能調(diào)優(yōu)。
4、與分子生物學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)和結(jié)構(gòu)生物學(xué)團(tuán)隊(duì)合作，挖掘高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為模型預(yù)訓(xùn)練的語料，推動(dòng)AI與濕實(shí)驗(yàn)的閉環(huán)驗(yàn)證。
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、人工智能、生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)等專業(yè)優(yōu)先；
2、精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架，熟悉模型部署工具；
3、了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測、分子動(dòng)力學(xué)模擬等生物計(jì)算基礎(chǔ)，或具備生物醫(yī)藥領(lǐng)域?qū)嵙?xí)/項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
4、學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，能快速理解生物醫(yī)藥領(lǐng)域需求，并轉(zhuǎn)化為AI解決方案。
5、具備良好的溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力；
6、有藥物研發(fā)AI項(xiàng)目（如抗體設(shè)計(jì)、mRNA序列優(yōu)化）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
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