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一、算法開發(fā)與實現(xiàn)：
1.新的數(shù)學(xué)模擬算法開發(fā)：熟練應(yīng)用各種數(shù)值方法（如線性代數(shù)求解器、優(yōu)化算法、數(shù)值積分、微分方程求解、蒙特卡洛方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型）解決化學(xué)計算問題。針對特定化學(xué)問題（如分子動力學(xué)模擬、量子化學(xué)計算、自由能計算、構(gòu)象搜索、反應(yīng)路徑探索、機(jī)器學(xué)習(xí)勢函數(shù)開發(fā)等），設(shè)計新穎且高效的數(shù)值算法和計算方法。并形成知識產(chǎn)權(quán)專利。
2.優(yōu)化現(xiàn)有算法：分析現(xiàn)有AI模型的計算化學(xué)方法的性能瓶頸，對其進(jìn)行改進(jìn)、加速或并行化處理，提高計算效率和精度。并形成知識產(chǎn)權(quán)專利。
3.編程實現(xiàn)：使用高性能編程語言（如 Python等）將算法實現(xiàn)為可運行的軟件模塊或庫，確保模塊化、可復(fù)用與可維護(hù)性。
二、參與模型及數(shù)據(jù)庫的開發(fā)工作：如數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型搭建與訓(xùn)練等工作；實踐中探索 AI 技術(shù)在醫(yī)藥研發(fā)中的創(chuàng)新應(yīng)用，如新藥篩選、靶點識別等場景，嘗試進(jìn)行初步的算法設(shè)計與實現(xiàn)。保持對前沿技術(shù)的敏感與好奇，主動學(xué)習(xí)行業(yè)新知識，培養(yǎng)獨立思考與技術(shù)創(chuàng)新能力。
三、團(tuán)隊協(xié)作與跨部門溝通：主動參與團(tuán)隊討論和協(xié)作，積極與醫(yī)藥研發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)等不同背景成員協(xié)作交流。清晰表達(dá)技術(shù)思路和問題，逐步建立起 AI 與醫(yī)藥需求之間的有效溝通橋梁。
四、其他：負(fù)責(zé)協(xié)助領(lǐng)導(dǎo)完成日常臨時性的工作以及部門的公共事務(wù)。學(xué)習(xí)了解醫(yī)藥行業(yè)相關(guān)法律法規(guī)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)安全意識，確保模型研發(fā)和數(shù)據(jù)處理過程符合合規(guī)要求以及數(shù)據(jù)保護(hù)。
任職要求：
1.教育背景：具有計算生物學(xué)、生物信息學(xué)、化學(xué)信息學(xué)、量子化學(xué)、人工智能學(xué)等碩士及以上學(xué)歷，具有海外經(jīng)驗優(yōu)先。
2.工作經(jīng)驗：2年以上AI大模型算力算法工作經(jīng)驗，具有大型藥企工作經(jīng)驗優(yōu)先。