AI4Science算法工程师

具体工作内容包括： 1, 多模态基座大模型研发 参与蛋白质/RNA 多模态基座模型的设计与预训练，涵盖语言模型（序列） 与全原子结构模型的深度融合； 探索将进化信息、物理约束与大规模无监督学习结合的创新架构，提升模型对生物分子“序列-结构-功能”关系的统一表征能力。 2, 面向干湿闭环的蛋白质/RNA 设计 属性预测：基于基座模型，开发高精度、可解释的蛋白质/RNA 性质预测算法（如稳定性、亲和力、催化活性等），直接赋能湿实验验证； 分子生成与优化：基于基座模型，构建面向特定功能的分子设计算法，包括分子优化（多目标属性定向改造）与De Novo 生成（从头设计全新蛋白质/RNA 序列与结构），推动“AI 设计-实验验证”的干湿闭环落地。 我们希望你 拥有计算机、生物信息学、计算生物学相关专业硕士/博士学位； 熟悉深度学习（Transformer、GNN、扩散模型等）； 对蛋白质/RNA 结构、功能与设计有深入理解，有相关项目经验者优先； 具备优秀的编程能力（Python、PyTorch），有工程化落地经验者加分； 自驱力强，乐于在交叉学科中探索，能快速将前沿论文转化为算法原型。 我们提供 顶尖科研资源：百卡级 GPU 集群 + 湿实验验证平台，让你“想得到，也做得出”； 交叉学科氛围：与一线生物学家、算法专家深度协作，共同定义 AI4Science 的未来； 影响力变现：你的模型将直接赋能真实药物研发管线，论文、专利、开源项目全方位支持。