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更新于 6月8日
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舉報(bào)

算法工程師

1.8-2.3萬·13薪

職位描述

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)?Q學(xué)習(xí)SARSADQNK-means算法隨機(jī)森林SVMTransformerDNNLSTM機(jī)器視覺自然語言處理搜索/推薦算法人工智能科學(xué)技術(shù)推廣醫(yī)藥制造
崗位職責(zé)
  1. 算法研發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化用于晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合第一性原理計(jì)算結(jié)果，提升預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和效率。深入研究新型算法架構(gòu)，探索創(chuàng)新方法以應(yīng)對(duì)復(fù)雜晶體系統(tǒng)的預(yù)測(cè)挑戰(zhàn)，確保模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集和多場(chǎng)景應(yīng)用中表現(xiàn)出色。
  2. 數(shù)據(jù)處理與分析：收集、整理和預(yù)處理與藥物晶體相關(guān)的海量數(shù)據(jù)，包括實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及通過第一性原理計(jì)算生成的數(shù)據(jù)。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征和潛在規(guī)律，為算法訓(xùn)練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入，并通過數(shù)據(jù)分析為藥物研發(fā)決策提供有力支持。
  3. 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：搭建和訓(xùn)練晶體預(yù)測(cè)模型，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）進(jìn)行模型構(gòu)建和優(yōu)化。通過交叉驗(yàn)證、模型評(píng)估等手段，確保模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度，及時(shí)調(diào)整模型參數(shù)和架構(gòu)以解決過擬合、欠擬合等問題，保障模型在實(shí)際藥物研發(fā)項(xiàng)目中的可靠應(yīng)用。
  4. 跨部門協(xié)作與應(yīng)用落地：與藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作，深入了解藥物研發(fā)需求和目標(biāo)，將晶體預(yù)測(cè)算法與藥物研發(fā)流程深度融合。參與藥物研發(fā)項(xiàng)目的全過程，從藥物分子設(shè)計(jì)到晶體生長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)，為研發(fā)團(tuán)隊(duì)提供實(shí)時(shí)的晶體預(yù)測(cè)結(jié)果和專業(yè)建議，助力藥物研發(fā)團(tuán)隊(duì)優(yōu)化研發(fā)策略，提高研發(fā)成功率和效率。

工作地點(diǎn)

長(zhǎng)沙岳麓區(qū)湖南航檢質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)有限責(zé)任公司

職位發(fā)布者

黃懿/經(jīng)理

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湖南航檢質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)有限責(zé)任公司始于2012年，依托集團(tuán)我們從事質(zhì)量檢驗(yàn)及質(zhì)量?jī)?yōu)化研發(fā)服務(wù)，旨在實(shí)現(xiàn)全球工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，公司檢測(cè)范圍:航天航空核工業(yè)材料、電化學(xué)、新能源、領(lǐng)域等檢測(cè)測(cè)試能力。公司以“客觀、公正、科學(xué)、專業(yè)、規(guī)范，責(zé)任”為企業(yè)的質(zhì)量方針，把質(zhì)量與企業(yè)信譽(yù)放在第一位，竭誠為社會(huì)各界提供專業(yè)和優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)!
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