工作職責(zé):
1、通過文獻(xiàn)檢索和數(shù)據(jù)庫挖掘,從生物信息學(xué)的角度評估項(xiàng)目提案包括:確定可行性、知識產(chǎn)權(quán)空間和初始策略;
2、部署和優(yōu)化與蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)相關(guān)的AI模型,搭建AI輔助蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)平臺;
3、利用AI模型和各種分子模擬工具為蛋白質(zhì)或酶工程設(shè)計(jì)項(xiàng)目提供支持;
4、在蛋白質(zhì)/酶工程項(xiàng)目中與分子生物學(xué)等方面的實(shí)驗(yàn)科研人員密切合作,提升產(chǎn)品性能;
5. 進(jìn)行文獻(xiàn)和專利調(diào)研,跟蹤AI輔助蛋白設(shè)計(jì)領(lǐng)域的進(jìn)展和動態(tài),并做出相應(yīng)的評估,為研發(fā)項(xiàng)目提供更優(yōu)的計(jì)算模擬策略。
任職資格:
1、具備生物信息學(xué)/計(jì)算生物學(xué)/計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)碩士研究生以上學(xué)歷,博士優(yōu)先;
2、熟練掌握生物信息學(xué)基礎(chǔ)理論和機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本原理,熟練使用深度學(xué)習(xí)框架如pytorch, tensorflow等;
3、對蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域AI大模型的創(chuàng)新和領(lǐng)域?qū)俅竽P偷臉?gòu)建和應(yīng)用感興趣,具有AI大模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先;
4、熟悉常見AI生成模型框架,包括GAN、VAE、VQGAN、Diffusion,有使用AI生成模型進(jìn)行De novo蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先;
5、深入了解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和構(gòu)象,熟悉分子模擬基本原理及常用軟件如Rosetta、Foldx、Gromacs等,有蛋白質(zhì)或酶理性設(shè)計(jì)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先;
6. 具有良好團(tuán)隊(duì)合作意識和溝通表達(dá)能力,強(qiáng)烈的自我驅(qū)動和學(xué)習(xí)創(chuàng)新能力。
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