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一、崗位職責(zé)：
1、AI藥物篩選平臺開發(fā)&搭建
利用深度學(xué)習(xí)（如CNN、GNN、Transformer）和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如隨機(jī)森林、SVM）結(jié)合多組學(xué)數(shù)據(jù)（如轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等），搭建藥物響應(yīng)AI預(yù)測模型，優(yōu)化藥物候選分子的預(yù)測效率。
2、類器官芯片與AI模型的協(xié)同優(yōu)化
(1)設(shè)計并開發(fā)基于類器官和器官芯片的高通量藥物篩選AI模型，與團(tuán)隊(duì)合作，設(shè)計器官芯片實(shí)驗(yàn)生成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，用于AI模型訓(xùn)練與驗(yàn)證。
(2) 數(shù)據(jù)整合與挖掘，整合類器官實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)（如高內(nèi)涵成像、電生理記錄）、公共藥物數(shù)據(jù)庫（如ChEMBL、DrugBank）和臨床數(shù)據(jù)，構(gòu)建藥物-類器官互作知識圖譜。
3、新靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)與個性化醫(yī)療
(1)利用類器官患者的異質(zhì)性數(shù)據(jù)，開發(fā)AI驅(qū)動的個性化藥物推薦系統(tǒng)。
(2)結(jié)合生成式AI（如GAN、Diffusion模型）虛擬生成新化合物或篩選現(xiàn)有藥物庫的適應(yīng)癥拓展。
4、工具與流程創(chuàng)新
(1)開發(fā)算法解析類器官微環(huán)境中的藥物滲透性、毒性及代謝動力學(xué)特征。
(2)開發(fā)自動化數(shù)據(jù)處理Pipeline，實(shí)現(xiàn)類器官實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時分析與模型迭代。
(3)探索AI在類器官動態(tài)表型識別（如遷移、凋亡）中的應(yīng)用。
5、學(xué)術(shù)與工業(yè)合作
(1)主導(dǎo)或參與跨學(xué)科項(xiàng)目，發(fā)表高水平論文/專利，推動技術(shù)轉(zhuǎn)化。
(2)實(shí)時跟進(jìn)領(lǐng)域的最新進(jìn)展，通過文獻(xiàn)調(diào)研等保持公司在技術(shù)上的競爭優(yōu)勢。
二、任職要求
1、藥物設(shè)計、計算化學(xué)、生物信息學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計算機(jī)等相關(guān)專業(yè)博士及以上學(xué)歷。
2、博士有3年以上工作經(jīng)驗(yàn)，有實(shí)際開發(fā)深度學(xué)習(xí)或生成式AI模型經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有AI平臺搭建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
3、需輔助藥物研發(fā)，有參與AI制藥相關(guān)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
4、具備良好的編程技能，精通一種或多種編程語言，如Python、C++、JavaScript等； 熟悉CNN/ Transformer等基礎(chǔ)算法，在預(yù)訓(xùn)練、對比學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有一定的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；
5、具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、溝通能力和問題解決能力，有在跨學(xué)科環(huán)境中工作的熱情，愿意與團(tuán)隊(duì)共同成長。