算法研发与优化：负责设计、开发和优化用于晶体结构预测的机器学习算法，结合第一性原理计算结果，提升预测模型的准确性、稳定性和效率。深入研究新型算法架构，探索创新方法以应对复杂晶体系统的预测挑战，确保模型在大规模数据集和多场景应用中表现出色。

数据处理与分析：收集、整理和预处理与药物晶体相关的海量数据，包括实验数据、文献数据以及通过第一性原理计算生成的数据。运用统计学和数据挖掘技术，挖掘数据中的关键特征和潜在规律，为算法训练提供高质量的数据输入，并通过数据分析为药物研发决策提供有力支持。

模型训练与验证：搭建和训练晶体预测模型，运用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）进行模型构建和优化。通过交叉验证、模型评估等手段，确保模型的泛化能力和预测精度，及时调整模型参数和架构以解决过拟合、欠拟合等问题，保障模型在实际药物研发项目中的可靠应用。

跨部门协作与应用落地：与药物研发团队紧密合作，深入了解药物研发需求和目标，将晶体预测算法与药物研发流程深度融合。参与药物研发项目的全过程，从药物分子设计到晶体生长实验，为研发团队提供实时的晶体预测结果和专业建议，助力药物研发团队优化研发策略，提高研发成功率和效率。