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崗位職責(zé)： AI技術(shù)助力研發(fā)：運用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等AI技術(shù)，針對核酸或多肽等藥物的發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化項目進(jìn)行模型的搭建和優(yōu)化，加速藥物設(shè)計和優(yōu)化的研發(fā)進(jìn)程。 組學(xué)分析搭建：負(fù)責(zé)靶點發(fā)現(xiàn)等組學(xué)分析流程搭建、維護(hù)和優(yōu)化，熟悉WES、RNA-seq、Ribo-seq的實驗和分析優(yōu)先。 跨學(xué)科協(xié)作溝通：與藥學(xué)、生物學(xué)團(tuán)隊進(jìn)行協(xié)作，推動AI設(shè)計的藥物進(jìn)入實驗環(huán)節(jié)。 專業(yè)文件撰寫：撰寫技術(shù)文檔、專利及學(xué)術(shù)論文，推動科研成果轉(zhuǎn)化。 任職要求： 1、計算生物學(xué)、生物信息學(xué)、化學(xué)信息學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷，博士優(yōu)先。 2、具有1-3年以上的藥物研發(fā)經(jīng)驗，具有實際利用AI技術(shù)推動項目進(jìn)展的經(jīng)歷者優(yōu)先。 3、具有扎實python、R、Java和C++至少1種語言的編程功底，熟練掌握至少一種AI開發(fā)架構(gòu)（Keras、TensorFlow、Pytorch等），熟悉藥物優(yōu)化流程及AI算法(GAN\CNN\VAE\RL\transformer\diffusion等)，可獨立開發(fā)算法。掌握分子動力學(xué)模擬（gromcs、amber）、分子對接軟件者（AutoDock）優(yōu)先。 4、強(qiáng)大的跨學(xué)科溝通能力，能將計算科學(xué)與實驗需求結(jié)合，對 AI 藥物研發(fā)充滿熱情，具備創(chuàng)新思維和問題解決能力。