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工作職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)支持開發(fā)和使用人工智能（AI）大模型和深度學(xué)習(xí)算法，結(jié)合計(jì)算生物學(xué)、結(jié)構(gòu)生物學(xué)、化學(xué)信息學(xué)等技術(shù)應(yīng)用于蛋白質(zhì)/小分子等各類藥物研發(fā)相關(guān)環(huán)節(jié)； 2、圍繞業(yè)務(wù)需求，研發(fā)各類與蛋白質(zhì)大分子及藥物相關(guān)的AI算法流程，支持并構(gòu)建大分子/小分子垂直領(lǐng)域模型化平臺(tái)，協(xié)助負(fù)責(zé)進(jìn)行酶、抗體等蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，功能進(jìn)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(jié)構(gòu)生物學(xué)工具進(jìn)行蛋白質(zhì)序列比對(duì)MSA、同源建模、結(jié)構(gòu)預(yù)測、功能分析、結(jié)構(gòu)比對(duì)等工作； 4、使用分子動(dòng)力學(xué)模擬工具獨(dú)立進(jìn)行蛋白質(zhì)序列設(shè)計(jì)以及分子對(duì)接，QSAR，虛擬篩選； 5、使用pymol/DS/chimera呈現(xiàn)分子/復(fù)合物結(jié)構(gòu)的可視化以及活性位點(diǎn)分析； 6、跟蹤藥物設(shè)計(jì)領(lǐng)域最新研究動(dòng)態(tài)及新方法、新模型，能夠及時(shí)將新方法和新模型應(yīng)用于工作中； 7、有創(chuàng)新藥工作經(jīng)驗(yàn)，如完成大分子，小分子大型研發(fā)項(xiàng)目者優(yōu)先。 任職要求： 1、碩士學(xué)歷，專業(yè)要求：計(jì)算機(jī)科學(xué)，生物信息，計(jì)算生物，智能科學(xué)與技術(shù)，電子信息，具備藥物化學(xué)、計(jì)算化學(xué)、計(jì)算生物學(xué)等領(lǐng)域和人工智能結(jié)合的交叉背景； 2、2年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)； 熟練使用大分子/小分子分子動(dòng)力學(xué)及分子對(duì)接模擬軟件，Rosetta，Schr?dinger，MOE，Discovery Studio，Mestro，Gromcs，Glide等； 3、熟悉基于結(jié)構(gòu)的藥物設(shè)計(jì)，從事過與生物醫(yī)藥相關(guān)的AI算法開發(fā)工作，如蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，分子生成，逆折疊，分子評(píng)價(jià)等； 熟練使用生物信息學(xué)序列和結(jié)構(gòu)比對(duì)的的工具和技術(shù)； 4、熟悉化學(xué)信息學(xué)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(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，包括但不限于大語言模型LLM，GCN，VAE，Transformer，PTM預(yù)訓(xùn)練，模型微調(diào)等領(lǐng)域； 熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型； 6、熟練使用TensorFlow， PyTorch； 能熟練閱讀英語文獻(xiàn)，邏輯思維清晰，學(xué)習(xí)力和自驅(qū)力強(qiáng)，能夠快速了解業(yè)務(wù)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(dá)能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。