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工作職責： 1、負責支持開發(fā)和使用人工智能（AI）大模型和深度學習算法，結合計算生物學、結構生物學、化學信息學等技術應用于蛋白質(zhì)/小分子等各類藥物研發(fā)相關環(huán)節(jié)； 2、圍繞業(yè)務需求，研發(fā)各類與蛋白質(zhì)大分子及藥物相關的AI算法流程，支持并構建大分子/小分子垂直領域模型化平臺，協(xié)助負責進行酶、抗體等蛋白質(zhì)結構設計，功能進化，以及小分子化合物的候選分子篩選； 3、使用生物信息和結構生物學工具進行蛋白質(zhì)序列比對MSA、同源建模、結構預測、功能分析、結構比對等工作； 4、使用分子動力學模擬工具獨立進行蛋白質(zhì)序列設計以及分子對接，QSAR，虛擬篩選； 5、使用pymol/DS/chimera呈現(xiàn)分子/復合物結構的可視化以及活性位點分析； 6、跟蹤藥物設計領域最新研究動態(tài)及新方法、新模型，能夠及時將新方法和新模型應用于工作中； 7、有創(chuàng)新藥工作經(jīng)驗，如完成大分子，小分子大型研發(fā)項目者優(yōu)先。 任職要求： 1、碩士學歷，專業(yè)要求：計算機科學，生物信息，計算生物，智能科學與技術，電子信息，具備藥物化學、計算化學、計算生物學等領域和人工智能結合的交叉背景； 2、2年以上相關工作經(jīng)驗； 熟練使用大分子/小分子分子動力學及分子對接模擬軟件，Rosetta，Schr?dinger，MOE，Discovery Studio，Mestro，Gromcs，Glide等； 3、熟悉基于結構的藥物設計，從事過與生物醫(yī)藥相關的AI算法開發(fā)工作，如蛋白質(zhì)結構預測，分子生成，逆折疊，分子評價等； 熟練使用生物信息學序列和結構比對的的工具和技術； 4、熟悉化學信息學常用的python包，如RDkit，biopython等；熟練使用linux操作系統(tǒng)，熟悉shell，精通python編程語言，熟悉AI開發(fā)框架； 5、具有AI算法相關的實踐經(jīng)驗，包括但不限于大語言模型LLM，GCN，VAE，Transformer，PTM預訓練，模型微調(diào)等領域； 熟悉常見的機器學習算法模型； 6、熟練使用TensorFlow， PyTorch； 能熟練閱讀英語文獻，邏輯思維清晰，學習力和自驅力強，能夠快速了解業(yè)務或算法的要求； 具有一定的分析解決問題的能力，良好的溝通表達能力和團隊合作精神。