机器学习科研岗

到岗时间：不限 婚况要求：不限 岗位职责 80开发机器学习或深度学习算法，用于数据驱动的药物靶点发现。 80构建与迭代基于AI的分子设计平台，包括生成式模型的开发与应用。 80建立和维护结构和活性关系（SAR）建模体系，开发并应用多种建模方法，包括传统QSAR模型及深度学习模型等。 80开发和应用机器学习模型预测成药性性质，包括吸收、分布、代谢及毒性等，用于候选分子的早期筛选与风险评估。 80结合机理模型和机器学习模型开发 数字孪生(Digital Twins) ，整合高维多组学，为多种疾病提供预测模型。 80评估和构建虚拟细胞大模型，支持靶标发现和疾病机制假说验证。 80跟踪图神经网络、生成模型、因果推断、多模态融合等前沿算法进展，评估其在生物医药领域的应用价值。 任职资格 80拥有计算机科学、人工智能、数学、统计学、电子工程、生物信息学或相关领域的硕士学位或者博士学位。 80具备以下一个或多个方向的实际项目经验：基于生成模型的分子设计与优化项目；完整的SAR建模实践（QSAR 深度学习）；机制模型与机器学习结合的Digital Twin；蛋白/单细胞等生物大模型（foundation model）开发或应用经验具有扎实的算法基础。 80精通python及深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、JAX等。 80具有优秀的沟通能力，能够理解生物学问题并抽象为计算任务；能够清晰的向生物学家展示模型效果。 80具备良好的代码注释、文档撰写、版本控制等工程素养。 80有发表论文（会议或期刊）或开源项目经验者优先。