岗位使命： 将细胞视为可编程的计算系统，利用AI设计并优化复杂的代谢通路和基因回路，用于高效生物制造或智能细胞疗法。
核心职责：
1.开发AI驱动的代谢通路设计工具，自动推荐合适的酶组合和路径。
2.构建基因回路（逻辑门、振荡器、传感器）的AI设计、模拟和优化平台。
3.利用机器学习模型预测代谢通量、基因表达水平和细胞生长状态。
4.整合多组学数据，构建全细胞规模的数学模型，并由AI进行优化。
硬技能：
1.AI/ML核心： 精通优化算法、强化学习、贝叶斯优化和系统生物学建模。熟悉基于机制的模型与数据驱动模型的融合。
2.合成生物学/系统生物学知识： 深刻理解中心代谢法则、酶动力学、基因表达调控原理。熟悉经典的代谢工程和基因回路设计策略。
3.编程与工具： 熟练使用Python及系统生物学建模工具；熟悉COBRA， SBML等标准和工具。
4.数据素养： 能够整合基因组、转录组、蛋白组、代谢组等多组学数据进行建模分析。
软技能：
1.工程化思维： 像设计电路一样设计生命系统，具备模块化、标准化和抽象化的思维能力。
2.全局优化视野： 能够权衡细胞生长、产物产量和系统鲁棒性等多个目标。
3.前瞻性思考： 对“细胞编程”的未来有强烈的兴趣和想象力。
加分项：
有使用实验室自动化平台进行“设计-构建-测试-学习”循环的实际经验。
具体薪资可面议。