崗位職責:
1.分子生成算法研發(fā):負責AI分子生成項目的算法設(shè)計與優(yōu)化,針對小分子、肽類、分子膠、PROTAC等不同類型的藥物分子提出創(chuàng)新性解決方案,開發(fā)高效的生成模型以支持實際藥物研發(fā)任務(wù)。
2.蛋白-配體相互作用建模:應(yīng)用機器學習與深度學習技術(shù),構(gòu)建預(yù)測與分析蛋白與多種配體(包括小分子、肽、分子膠等)之間相互作用的算法,助力靶點篩選與分子優(yōu)化。
3.算法性能優(yōu)化與資源管理:提升AIDD算法的運行效率,優(yōu)化GPU與內(nèi)存資源使用,保障平臺穩(wěn)定性與可擴展性。
4.技術(shù)趨勢調(diào)研與算法迭代:持續(xù)跟蹤國內(nèi)外AI藥物研發(fā)領(lǐng)域的前沿進展,分析主流算法演化路徑,推動團隊算法體系的迭代與升級。
5.項目支持與跨部門協(xié)作:與藥物化學,計算化學等團隊緊密協(xié)作,推動項目落地。
任職要求:
1.學歷背景:計算機科學、化學信息學、計算化學/藥學、計算生物學等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學歷。
2.開發(fā)經(jīng)驗:具備基于 NVIDIA CUDA 的 PyTorch / PyTorch Lightning 開發(fā)經(jīng)驗,熟悉 Linux 環(huán)境下的算法部署與調(diào)試。
3.模型掌握:熟練掌握主流AI生成模型(如 VAE、GAN、Diffusion 等),具備模型構(gòu)建、訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的實戰(zhàn)經(jīng)驗,能夠靈活適配不同分子類型的建模需求。
4.編程與數(shù)據(jù)處理能力:精通 Python 編程,熟練使用 Numpy、Pandas 及常用圖形可視化工具,具備良好的數(shù)據(jù)分析能力。
5.化學信息學工具應(yīng)用:熟悉 RDKit、OpenBabel 等化學信息學工具者優(yōu)先,具備藥物研發(fā)平臺使用經(jīng)驗者加分。