一、岗位职责：
1、AI药物筛选平台开发&搭建
利用深度学习（如CNN、GNN、Transformer）和传统机器学习方法（如随机森林、SVM）结合多组学数据（如转录组、蛋白组、代谢组等），搭建药物响应AI预测模型，优化药物候选分子的预测效率。
2、类器官芯片与AI模型的协同优化
(1)设计并开发基于类器官和器官芯片的高通量药物筛选AI模型，与团队合作，设计器官芯片实验生成标准化数据，用于AI模型训练与验证。
(2) 数据整合与挖掘，整合类器官实验数据（如高内涵成像、电生理记录）、公共药物数据库（如ChEMBL、DrugBank）和临床数据，构建药物-类器官互作知识图谱。
3、新靶点发现与个性化医疗
(1)利用类器官患者的异质性数据，开发AI驱动的个性化药物推荐系统。
(2)结合生成式AI（如GAN、Diffusion模型）虚拟生成新化合物或筛选现有药物库的适应症拓展。
4、工具与流程创新
(1)开发算法解析类器官微环境中的药物渗透性、毒性及代谢动力学特征。
(2)开发自动化数据处理Pipeline，实现类器官实验数据的实时分析与模型迭代。
(3)探索AI在类器官动态表型识别（如迁移、凋亡）中的应用。
5、学术与工业合作
(1)主导或参与跨学科项目，发表高水平论文/专利，推动技术转化。
(2)实时跟进领域的最新进展，通过文献调研等保持公司在技术上的竞争优势。

二、任职要求
1、药物设计、计算化学、生物信息学、机器学习、计算机等相关专业博士及以上学历。
2、博士有3年以上工作经验，有实际开发深度学习或生成式AI模型经验者优先，有AI平台搭建经验者优先；
3、需辅助药物研发，有参与AI制药相关的项目经验者优先；
4、具备良好的编程技能，精通一种或多种编程语言，如Python、C++、JavaScript等； 熟悉CNN/ Transformer等基础算法，在预训练、对比学习、多任务学习、强化学习、迁移学习等领域有一定的实战经验；
5、具备良好的团队协作能力、沟通能力和问题解决能力，有在跨学科环境中工作的热情，愿意与团队共同成长。