Jobs

Responsibilities

1，多模态基座大模型研发 参与蛋白质/RNA多模态基座模型的设计与预训练，涵盖语言模型(序列) 与全原子结构模型(3D几何)的深度融 合; 探索将进化信息、物理约束与大规模无监督学习结合的创新架构，提升模型对生物分子“序列-结构-功能”关系的统一表 征能力。 2，面向干湿闭环的蛋白质/RNA设计 直接赋能湿实验验证; 属性预测:基于基座模型，开发高精度、可解释的蛋白质/RNA性质预测算法(如稳定性、亲和力、催化活性等) 分子生成与优化:基于基座模型，构建面向特定功能的分子设计算法，包括分子优化(多目标属性定向改造)与DeNovo生成(从头设计全新蛋白质/RNA序列与结构)，推动“AI设计-实验验证”的干湿闭环落地。

Requirements

拥有计算机、生物信息学、计算生物学相关专业硕士/博士学位; 熟悉深度学习(Transformer、GNN、扩散模型等)，有大规模预训练模型经验者优先; 对蛋白质/RNA结构、功能与设计有深入理解，有相关项目经验者优先; 具备优秀的编程能力(Python、PyTorch)，有工程化落地经验者加分; 自驱力强，乐于在交叉学科中探索，能快速将前沿论文转化为算法原型。 我们提供 顶尖科研资源:百卡级GPU集群+湿实验验证平台，让你“想得到，也做得出”; 交叉学科氛围:与一线生物学家、算法专家深度协作，共同定义Al4Science的未来; 影响力变现:你的模型将直接赋能真实药物研发管线，论文、专利、开源项目全方位支持; 有竞争力的薪酬:对标一线互联网。

Who this role is for

博士及以上

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