高级AI算法工程师（创新药大模型 & 小样本学习方向）

【岗位职责】 1. AIDD数据和体系搭建 （1）负责药物研发数据的收集、清洗、标准化及质量控制，建立面向多肽创新药及相关药物研发任务的高质量数据集。�（2）建立药物筛选、分子设计、分子优化、活性及ADMET预测等任务的Benchmark与评测体系，提升模型的可重复性、稳定性和可观测性。�（3）跟踪和评估主流开源模型，理解模型底层原理及适用边界，并结合具体研发任务进行模型选型、优化和迭代。 2. 药物筛选与优化模型落地 （1）负责AI模型在虚拟筛选、分子设计、分子优化、性质预测等药物研发场景中的应用落地。�（2）结合研发需求开展模型微调、数据优化、推理优化及多模型协同，持续提升模型预测效果和实际研发价值。�（3）建立“模型预测—实验验证—结果反馈—模型迭代”闭环，以缩短筛选和优化周期、提高研发决策效率为核心目标。 3. AIDD工程化与Agent建设 （1）负责模型工程化设计、部署及应用，推动模型从实验环境向稳定、可复用的研发工具转化。�（2）协助落地面向药物研发的AI Agent及任务流，打通数据、模型、计算工具与研发流程，实现复杂研发任务的自动化协同。�（3）建立模型、Agent及任务流的版本管理、日志追踪、结果评估和异常处理机制。 4. 算力与研发基础设施 （1）协助高性能计算及GPU服务器的建设、部署和维护，优化模型训练、推理及计算任务的资源利用效率。�（2）参与AIDD相关开发环境、模型服务及计算任务调度体系建设，保障模型研发和应用稳定运行。 5. 项目协同与持续优化 （1）围绕项目需求，与智算、生信、CADD、信息工程及实验研发团队协同，完成需求拆解、任务衔接、结果反馈及问题闭环。�（2）负责项目过程中的数据、代码、模型、实验结果及技术文档整理和归档。�（3）持续优化数据处理、模型开发、任务执行及交付流程，提升AIDD项目的研发效率和交付质量。 【任职资格】 1、计算生物学、生物信息学、人工智能、计算机科学、药物化学等相关专业，硕士及以上学历。 2、2-3年及以上相关工作经验，具备模型开发和实际落地经验。 3、熟悉主流机器学习、深度学习及生成式模型的基本原理，能够理解模型底层架构、数学逻辑和训练机制。 4、熟悉药物筛选、分子生成、分子优化、性质预测、ADMET预测等至少一个或多个AIDD方向。 5、具备较强的数据处理能力，能够独立完成药物研发数据的清洗、标准化、分析和数据集构建。 6、具备模型Benchmark设计、模型评估及模型优化能力。 7、具备模型工程化和AI应用落地经验，熟悉API、模型服务、任务调度、Agent或工作流系统者优先。 8、具备较强的Python编程能力，熟悉PyTorch等主流深度学习框架。 9、了解Linux、GPU、CUDA及高性能计算环境，有模型训练平台或GPU服务器维护经验者优先。 10、具备较强的跨学科沟通能力，能够与生物、化学、药化、CADD、生信及实验研发人员进行有效协作。 11、具备较强的问题分析和项目推进能力，能够将模糊的研发需求拆解成数据、算法、模型和工程任务并推动落地。 12、有AI制药、多肽药物研发、生成式分子设计、药物虚拟筛选或大模型Agent实际项目经验者优先。