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崗位使命： 將細(xì)胞視為可編程的計算系統(tǒng)，利用AI設(shè)計并優(yōu)化復(fù)雜的代謝通路和基因回路，用于高效生物制造或智能細(xì)胞療法。
核心職責(zé)：
1.開發(fā)AI驅(qū)動的代謝通路設(shè)計工具，自動推薦合適的酶組合和路徑。
2.構(gòu)建基因回路（邏輯門、振蕩器、傳感器）的AI設(shè)計、模擬和優(yōu)化平臺。
3.利用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測代謝通量、基因表達(dá)水平和細(xì)胞生長狀態(tài)。
4.整合多組學(xué)數(shù)據(jù)，構(gòu)建全細(xì)胞規(guī)模的數(shù)學(xué)模型，并由AI進(jìn)行優(yōu)化。
硬技能：
1.AI/ML核心： 精通優(yōu)化算法、強化學(xué)習(xí)、貝葉斯優(yōu)化和系統(tǒng)生物學(xué)建模。熟悉基于機制的模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的融合。
2.合成生物學(xué)/系統(tǒng)生物學(xué)知識： 深刻理解中心代謝法則、酶動力學(xué)、基因表達(dá)調(diào)控原理。熟悉經(jīng)典的代謝工程和基因回路設(shè)計策略。
3.編程與工具： 熟練使用Python及系統(tǒng)生物學(xué)建模工具；熟悉COBRA， SBML等標(biāo)準(zhǔn)和工具。
4.數(shù)據(jù)素養(yǎng)： 能夠整合基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白組、代謝組等多組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。
軟技能：
1.工程化思維： 像設(shè)計電路一樣設(shè)計生命系統(tǒng)，具備模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化和抽象化的思維能力。
2.全局優(yōu)化視野： 能夠權(quán)衡細(xì)胞生長、產(chǎn)物產(chǎn)量和系統(tǒng)魯棒性等多個目標(biāo)。
3.前瞻性思考： 對“細(xì)胞編程”的未來有強烈的興趣和想象力。
加分項：
有使用實驗室自動化平臺進(jìn)行“設(shè)計-構(gòu)建-測試-學(xué)習(xí)”循環(huán)的實際經(jīng)驗。
具體薪資可面議。