崗位職責(zé):
1.AI模型開發(fā)與應(yīng)用：主導(dǎo)開發(fā)、優(yōu)化及應(yīng)用AI模型與生信分析流程，腫瘤新生抗原的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，蛋白質(zhì)的從頭設(shè)計(jì)與優(yōu)化，小分子藥物與靶點(diǎn)的相互作用預(yù)測(cè)；
2.Pipeline構(gòu)建：搭建、維護(hù)及標(biāo)準(zhǔn)化生物信息學(xué)分析流程，提升團(tuán)隊(duì)數(shù)據(jù)分析的效率與可重復(fù)性；
3.交叉協(xié)作：與分子生物學(xué)、免疫學(xué)及藥理學(xué)實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)緊密合作，為實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)提供計(jì)算支持，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深度計(jì)算分析，形成研發(fā)閉環(huán)；
4.技術(shù)前瞻：跟蹤領(lǐng)域內(nèi)最新算法與工具，并評(píng)估其在項(xiàng)目中的應(yīng)用潛力。

任職資格:
1.擁有生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)或相關(guān)專業(yè)的博士學(xué)位；
2.精通Perl/Python/R/Java等一至多種編程語言，具備扎實(shí)的編程能力和良好的代碼習(xí)慣；
3.具備機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉至少一種主流框架（如TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn等）；
4.熟悉Linux/Unix操作系統(tǒng)和高性能計(jì)算集群的使用；
5.具備處理多組學(xué)數(shù)據(jù)（基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組等）的經(jīng)驗(yàn)；
6.在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、藥物虛擬篩選、抗原表位預(yù)測(cè)、mRNA序列模型等至少一個(gè)相關(guān)方向有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
7.能夠獨(dú)立解決復(fù)雜計(jì)算問題，并具備優(yōu)秀的跨學(xué)科溝通能力；
8.我們高度重視快速學(xué)習(xí)能力和對(duì)解決實(shí)際生物醫(yī)學(xué)問題的熱情。 如果您在上述某個(gè)具體方向上經(jīng)驗(yàn)尚淺，但展現(xiàn)出極強(qiáng)的學(xué)習(xí)潛力和扎實(shí)的計(jì)算基礎(chǔ)，我們同樣強(qiáng)烈歡迎申請(qǐng)。