岗位职责:
1. 参与构建、训练和优化用于预测细胞扰动响应的深度学习模型
2. 参与前沿技术预研与突破
3. 参与算法相关的数据处理
任职要求
1. 全日制硕士及以上学历,生物信息、计算生物学、系统生物学、数学、物理学等相关专业,了解基本的生物医学知识。
2. 一年以上算法、生信或大模型开发相关的工作经验。
3. 熟悉Python语言及常用数据处理工具。
4. 具备深度学习基础,熟悉MLP、CNN、transformer等人工智能算法及其原理,熟悉Pytorch框架。
5. 熟悉传统机器学习、有监督学习、无监督学习、强化学习等原理及实现。
6. 具有模型(预)训练、微调的经验。
7. 运行过虚拟细胞的开源项目。能基于baseline模型进行架构优化、扰动编码设计和训练策略迭代。
8. 具备极强的跨学科学习能力和团队精神。
岗位理念与愿景:
—— 我们正在构建生命科学的"新基础设施"—— 可用于高通量药物筛选和功能评价的、能预测和理解细胞行为的虚拟细胞模型。
—— 通过生成式AI绘制"生命可能性地图",预测细胞扰动后的可能状态、结构与动态演化;通过湿实验闭环验证,不断修正预测模型;最终目标是用AI突破当前技术极限,回答根本性的生命科学问题,以更高效的方式探究疾病治疗的创新范式。
—— 您将加入一个拥有系统生物学和类器官筛选验证等先进技术平台、有能力自建超算中心的团队,在这里,您的工作不是纯粹处理数据、构建模型和优化算法,而是定义生命科学的未来。