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【崗位職責(zé)】
一、AI驅(qū)動的解決方案設(shè)計與產(chǎn)品規(guī)劃
需求洞察與轉(zhuǎn)化：深度理解生物學(xué)家、藥物研發(fā)科學(xué)家的痛點，從AI視角重新定義問題，提出創(chuàng)新的技術(shù)解決方案。
產(chǎn)品藍(lán)圖繪制：針對如“靶點發(fā)現(xiàn)智能助手”等場景，規(guī)劃產(chǎn)品需求、定義用戶畫像（如：腫瘤免疫學(xué)家、臨床前研究員），并設(shè)計最終產(chǎn)品形態(tài)（如：交互式對話界面、自動化報告生成系統(tǒng)）。
技術(shù)路線制定：評估并決定構(gòu)建KB與LLM Agent所需的技術(shù)棧、數(shù)據(jù)資源與算力投入，制定切實可行的開發(fā)路線圖。
二、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合與知識工程
多組學(xué)數(shù)據(jù)深度挖掘：主導(dǎo)對內(nèi)部產(chǎn)生的基因組、轉(zhuǎn)錄組、單細(xì)胞、空間轉(zhuǎn)錄組等多組學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，為知識庫提供核心數(shù)據(jù)原料。
領(lǐng)域知識庫構(gòu)建：設(shè)計并構(gòu)建服務(wù)于藥物研發(fā)的結(jié)構(gòu)化知識圖譜，整合內(nèi)部的實驗數(shù)據(jù)、外部的文獻(xiàn)、專利、通路、化合物信息。
大語言模型專業(yè)化：負(fù)責(zé)領(lǐng)域大語言模型的微調(diào)、提示工程與評估，使其具備專業(yè)的生物醫(yī)學(xué)知識理解與推理能力。
三、智能體系統(tǒng)開發(fā)與落地
智能體框架開發(fā)：開發(fā)能夠面向“靶點發(fā)現(xiàn)”、“機(jī)制查詢”、“文獻(xiàn)證據(jù)鏈?zhǔn)崂怼钡炔煌蝿?wù)進(jìn)行對話、檢索、推理和工具調(diào)用的智能體。
算法創(chuàng)新與工程化：將前沿機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、因果推斷、多模態(tài)學(xué)習(xí)）與生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識結(jié)合，實現(xiàn)算法的工程化落地。
跨學(xué)科協(xié)作與賦能：與濕實驗團(tuán)隊緊密合作，將智能體的輸出轉(zhuǎn)化為可驗證的實驗假設(shè)，并基于反饋持續(xù)優(yōu)化系統(tǒng)。
【崗位要求】
1. 計算生物學(xué)、生物信息學(xué)、人工智能、計算機(jī)科學(xué)或相關(guān)專業(yè)博士學(xué)歷，或碩士學(xué)歷但具備3年以上同等深度研發(fā)經(jīng)驗。
2. 2年以上生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)界（藥企、生物科技公司、CRO公司）研發(fā)經(jīng)驗，深度參與過藥物早期發(fā)現(xiàn)項目，深刻理解靶點發(fā)現(xiàn)、機(jī)制研究等流程與挑戰(zhàn)。
3. 具備極其扎實的多組學(xué)數(shù)據(jù)分析能力，有領(lǐng)導(dǎo)或獨立完成從原始數(shù)據(jù)到生物學(xué)洞見的復(fù)雜項目經(jīng)驗，熟悉單細(xì)胞、空間組學(xué)等技術(shù)。
4.有豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)項目經(jīng)驗，并至少在一個項目中深入應(yīng)用過以下任一技術(shù)：知識圖譜構(gòu)建與應(yīng)用、大語言模型微調(diào)與Agent開發(fā)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
5. 具備將復(fù)雜業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為清晰技術(shù)架構(gòu)的能力，有設(shè)計或開發(fā)過小型數(shù)據(jù)產(chǎn)品或分析平臺的經(jīng)驗。
【顯著加分項】
1.有類似斯坦福Biomni等項目深入研究經(jīng)驗，或在類似愿景的項目中（如構(gòu)建生物醫(yī)學(xué)問答系統(tǒng)、智能科研助手）有直接貢獻(xiàn)優(yōu)先。
具備良好的軟件開發(fā)能力，熟悉云服務(wù)（AWS/GCP）、數(shù)據(jù)庫、前后端協(xié)作，能推動原型向產(chǎn)品轉(zhuǎn)化優(yōu)先。
出色的中英文溝通能力，能有效領(lǐng)導(dǎo)跨職能團(tuán)隊，并能將復(fù)雜的技術(shù)概念清晰地傳達(dá)給非技術(shù)伙伴優(yōu)先。
以主要作者在相關(guān)領(lǐng)域期刊/會議發(fā)表論文，或在GitHub上有高影響力的開源項目優(yōu)先。
【友情提示】
我們不想只看一份標(biāo)準(zhǔn)的簡歷，為提高溝通效率，請隨簡歷附上一份您個人主導(dǎo)或深度參與的《AI在生物醫(yī)藥中的應(yīng)用》項目說明，內(nèi)容需涵蓋：
所要解決的核心產(chǎn)業(yè)問題。
您所提出的AI解決方案架構(gòu)（鼓勵使用框圖）。
您在其中的具體貢獻(xiàn)與面臨的重大挑戰(zhàn)。
該項目產(chǎn)生的實際影響或價值（如：推動的研發(fā)決策、效率提升、發(fā)表的成果等）。