崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)開(kāi)發(fā)面向生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的AI Agent系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)輔助及科學(xué)決策支持。
2.基于LLM、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)構(gòu)建領(lǐng)域?qū)S肁gent,優(yōu)化其在基因組學(xué)/單細(xì)胞數(shù)據(jù)分析中的推理能力。
3.結(jié)合時(shí)空組學(xué)數(shù)據(jù)特性,開(kāi)發(fā)多模態(tài)Agent交互框架(如文本+基因表達(dá)矩陣+圖像+空間坐標(biāo)的聯(lián)合處理)。
4.與生物學(xué)家協(xié)作,將Agent能力落地到真實(shí)科研場(chǎng)景(如細(xì)胞類(lèi)型注釋、多組學(xué)與病理圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)聯(lián)合分析)。
任職要求:
1.碩士及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)/生物信息/計(jì)算生物學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
2.扎實(shí)的AI算法基礎(chǔ):
精通Python,熟悉PyTorch/TensorFlow框架;
掌握深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在序列/圖數(shù)據(jù)中的應(yīng)用(如Transformer, GNN);
了解并使用常見(jiàn)AI大模型如Llama、Qwen、DeepSeek等,了解提示詞prompt開(kāi)發(fā)工程;
有LLM微調(diào)或Agent開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)(如LangChain, AutoGPT,RAG架構(gòu))。
3.至少1年生物信息分析經(jīng)驗(yàn),熟悉常見(jiàn)組學(xué)工具(Scanpy, Seurat, CellRanger等)。
優(yōu)先條件:
1.有單細(xì)胞轉(zhuǎn)錄組/時(shí)空轉(zhuǎn)錄組(10x Visium, Stereo-seq等)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
2.熟悉生物醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜構(gòu)建或科學(xué)文獻(xiàn)挖掘技術(shù)。