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職位詳情
崗位職責
1.結合深度學習、生成模型、分子建模等AI技術，開發(fā)新一代小分子藥物設計與篩選算法；
2.構建AI驅動的靶點識別、藥物反應預測與個性化治療推薦系統(tǒng)；
3.深度參與多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)（如基因組、影像、臨床表型等）的集成建模與醫(yī)學決策輔助系統(tǒng)開發(fā)；
4.推動AI方法在臨床轉化中的應用，與醫(yī)藥企業(yè)或醫(yī)院合作開展驗證研究；
5.發(fā)表高質量研究論文，協(xié)助項目申報與團隊建設。
2.構建AI驅動的靶點識別、藥物反應預測與個性化治療推薦系統(tǒng)；
3.深度參與多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)（如基因組、影像、臨床表型等）的集成建模與醫(yī)學決策輔助系統(tǒng)開發(fā)；
4.推動AI方法在臨床轉化中的應用，與醫(yī)藥企業(yè)或醫(yī)院合作開展驗證研究；
5.發(fā)表高質量研究論文，協(xié)助項目申報與團隊建設。
任職要求
1.生物信息學、計算機科學、人工智能、生物醫(yī)藥工程、計算化學、藥物化學等相關專業(yè)博士學位；
2.具備交叉學科背景、團隊協(xié)作能力與科研創(chuàng)新能力。
3.精通Python、R等主流科研編程語言，具備良好的數(shù)據(jù)處理與建模能力；
4.熟練掌握深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）及其在分子生成、虛擬篩選、藥物-靶點預測中的應用；
5.了解分子動力學模擬、分子對接、QSAR建模等基礎藥物設計技術；
6.有多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析（如轉錄組、圖像、表型等）建模經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.具備交叉學科背景、團隊協(xié)作能力與科研創(chuàng)新能力。
3.精通Python、R等主流科研編程語言，具備良好的數(shù)據(jù)處理與建模能力；
4.熟練掌握深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）及其在分子生成、虛擬篩選、藥物-靶點預測中的應用；
5.了解分子動力學模擬、分子對接、QSAR建模等基礎藥物設計技術；
6.有多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析（如轉錄組、圖像、表型等）建模經(jīng)驗者優(yōu)先。
其他說明
所需材料：
1.個人簡歷（含教育經(jīng)歷、發(fā)表論文、研究經(jīng)驗）
2.代表性論文全文
3.博士學位證書或預計獲得時間說明
1.個人簡歷（含教育經(jīng)歷、發(fā)表論文、研究經(jīng)驗）
2.代表性論文全文
3.博士學位證書或預計獲得時間說明
競爭力分析
解鎖詳細分析
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