核心職責

1.模型優化

?基于深度學習（如Transformer、Diffusion、VAE等）的蛋白質生成模型，完成從序列設計、結構預測到功能優化的全流程開發

?整合蛋白質的多模態數據（序列、結構、功能）訓練領域專屬大模型，提升目標蛋白關鍵性能指標的進化

2.團隊協作

?與實驗團隊緊密合作，將AI生成的蛋白質設計方案轉化為濕實驗驗證通過實驗反饋迭代優化模型

3.前沿技術探索

?跟蹤AI4Science領域進展（如生成式模型、圖神經網絡），提升模型定向進化蛋白質的能力。

任職要求

?教育背景：計算生物學、生物信息學、計算機科學或AI相關專業碩士及以上學歷

?技術能力：

?熟悉Python及PyTorch/TensorFlow框架，具備大規模蛋白質數據集處理與分布式訓練經驗（熟悉DeepSpeed/FSDP者加分）

?深入理解蛋白質序列-結構-功能關系，熟悉分子模擬工具（如GROMACS、Rosetta）或高性能計算（HPC）者優先