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職位名稱：生物信息高級科學家-AI驅動的酶設計
工作地：中國
匯報對象：AI研發(fā)部負責人

工作職責：
1.結合深度學習（Transformer, GNN, Diffusion Model等）、強化學習（RLHF）、機器學習（XGboost、SVM等），設計并執(zhí)行虛擬篩選，優(yōu)化酶的活性、熱穩(wěn)定性、底物選擇性等關鍵性能；
2.研究并應用蛋白質語言模型（ESM, ProtGPT, ProGen, ProtT5），進行蛋白質序列設計；
3.整合多模態(tài)數(shù)據(jù)（蛋白序列、結構、動力學、實驗數(shù)據(jù)），提升AI模型的預測能力和泛化能力；
4.結合計算蛋白質設計工具（AlphaFold, Rosetta, MD模擬等），優(yōu)化酶結構和性能；
5.與生物實驗團隊協(xié)作，分析實驗數(shù)據(jù)，優(yōu)化干濕閉環(huán)，提高模型預測效果；
任職資格：
1. 具備生物化學/生物信息學/計算生物學/計算機/人工智能相關專業(yè)碩士研究生以上學歷，博士優(yōu)先；
2.具備蛋白質序列-結構-功能建模相關經(jīng)驗，熟悉UniProt、PDB、Pfam等數(shù)據(jù)庫；
3.熟悉蛋白質語言模型（ESM, ProtGPT, ProtT5）及其在酶優(yōu)化中的應用；
4.熟悉計算蛋白質設計工具（Rosetta, GROMACS, AutoDock），能夠結合實驗優(yōu)化酶性能；
5.有高通量篩選數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗，能夠結合機器學習優(yōu)化酶改造流程；
6. 編程能力：精通Python，熟練使用主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）。
7. 在生物催化、合成生物學、AI等領域期刊或會議發(fā)表過相關的研究成果者優(yōu)先，有蛋白質語言模型、深度學習模型在酶設計中的應用經(jīng)驗者優(yōu)先。
8. 具有良好的團隊合作意識和溝通表達能力，強烈的自我驅動和學習創(chuàng)新能力。