岗位隶属研究院旗下：重庆飞因科生物科技有限公司
（请看清工作位置，能接受再投递！感谢理解）
岗位职责：
1.AI药物研发算法应用与优化：
复现并应用AI制药领域（分子筛选、分子生成/优化、ADMET性质预测等方向）的成熟算法。
在指导下，针对具体任务对现有算法进行调优和改进。
实现、测试并维护相关算法模型。
2.算法数据支持：
协助收集、清洗、预处理算法研发所需的生物、化学数据。
在指导下进行基础的特征工程，构建训练和评估数据集。
3.技术动态学习：
持续学习并了解AI制药领域（计算化学、生物信息学交叉领域）的最新研究进展和技术趋势。
参与团队技术分享，为项目提供新思路。
我们希望您具备：
1.核心算法基础：
掌握机器学习和深度学习（如CNN, RNN, GNN, Transformer等）的基本原理和应用。
2.必备工程技能：
精通 Python 编程语言（必备）。
熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow 其中一种主流深度学习框架。
具备良好的代码能力和基础工程化意识，能编写可运行、可维护的代码。
3.学习与实践能力：
能够阅读和理解相关领域（AI/机器学习在化学/生物应用）的技术文献或教程。
具备设计基础实验、运行模型并分析初步结果的能力。
4.沟通与协作意愿：
具备良好的逻辑思维和问题解决能力。
有清晰的沟通表达能力和团队协作精神。
对AI在生物/化学领域的应用有浓厚兴趣，并愿意积极学习相关基础知识。
5.教育背景与经验：
计算机科学、人工智能、数学/统计学、软件工程或相关专业硕士及以上学历。
有机器学习/深度学习项目经验（课程项目、竞赛、实习、研究均可）。
对生物信息学、计算化学、药物化学或AI制药有了解或项目接触经验者优先，非硬性要求。
加分项 ：
有分子筛选、分子生成、分子性质预测等相关项目经验。
了解药物研发基本流程和概念（如先导化合物、ADMET等）。
熟悉常用的生物/化学数据库或工具（如ChEMBL, PubChem, RDKit等）。
有开源项目参与或贡献经验。
较强的自我驱动能力和快速学习能力。