核心技能:
1、深度學(xué)習(xí): 熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架,能夠構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,例如:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNN) 等。
2、機(jī)器學(xué)習(xí): 掌握各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法 (回歸、分類、聚類、降維等),能夠根據(jù)具體問(wèn)題選擇合適的算法并進(jìn)行調(diào)優(yōu)。
3、自然語(yǔ)言處理: 能夠處理和分析文本數(shù)據(jù),例如:文獻(xiàn)挖掘、藥物-靶點(diǎn)關(guān)系提取、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析等。
4、計(jì)算機(jī)視覺(jué): 能夠處理和分析圖像數(shù)據(jù),例如:病理圖像分析、藥物晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)等。
職責(zé):
1、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化AI算法,用于藥物靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、藥物設(shè)計(jì)、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)等。
2、與藥物研發(fā)科學(xué)家合作,定義藥物研發(fā)問(wèn)題,并將其轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的AI模型。
3、分析和解釋AI模型預(yù)測(cè)結(jié)果,為藥物研發(fā)決策提供支持。
4、跟蹤AI藥物研發(fā)領(lǐng)域的最新進(jìn)展,并將其應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中。
經(jīng)驗(yàn)要求:
1、具有醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)(AI醫(yī)藥研發(fā))或科研機(jī)構(gòu)工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先,工作內(nèi)容應(yīng)涉及但不限于:分子建模、藥物設(shè)計(jì)、生物信息學(xué)等。
2、熟悉藥物研發(fā)流程和挑戰(zhàn),能夠?qū)I技術(shù)應(yīng)用于解決實(shí)際問(wèn)題。
3、具有在跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)中工作的經(jīng)驗(yàn),能夠與研發(fā)科學(xué)家、計(jì)算化學(xué)家等有效溝通。
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