工作職責(zé)：
一、算法開發(fā)與實(shí)現(xiàn)：
1. 新的數(shù)學(xué)模擬算法開發(fā)：熟練運(yùn)用各類數(shù)值方法（如線性代數(shù)求解器、優(yōu)化算法、數(shù)值積分、微分方程求解、蒙特卡洛方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型）解決化學(xué)計(jì)算相關(guān)問題。針對特定化學(xué)場景（如分子動(dòng)力學(xué)模擬、量子化學(xué)計(jì)算、自由能計(jì)算、構(gòu)象搜索、反應(yīng)路徑分析、機(jī)器學(xué)習(xí)勢函數(shù)構(gòu)建等），設(shè)計(jì)高效且創(chuàng)新的數(shù)值計(jì)算策略，并推動(dòng)形成知識產(chǎn)權(quán)專利。
2. 優(yōu)化現(xiàn)有算法：深入分析當(dāng)前AI模型在計(jì)算化學(xué)方法中的性能瓶頸，實(shí)施改進(jìn)、加速或并行化方案，提升計(jì)算速度與結(jié)果精度，并推進(jìn)相關(guān)技術(shù)成果的專利化。
3. 編程實(shí)現(xiàn)：采用高性能編程語言（如 Python 等）將算法轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的軟件模塊或工具庫，確保代碼具備良好的模塊性、可復(fù)用性與可維護(hù)性。

二、參與模型與數(shù)據(jù)庫建設(shè)：承擔(dān)數(shù)據(jù)采集與清洗、機(jī)器學(xué)習(xí)建模、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)等工作；在實(shí)際項(xiàng)目中探索人工智能技術(shù)在醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，例如新藥候選物篩選、靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)等方向，開展初步的算法構(gòu)思與落地驗(yàn)證。持續(xù)關(guān)注前沿科技動(dòng)態(tài)，保持技術(shù)好奇心，主動(dòng)學(xué)習(xí)領(lǐng)域新知，逐步建立獨(dú)立的技術(shù)判斷力與創(chuàng)新能力。

三、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與跨職能溝通：積極參與團(tuán)隊(duì)技術(shù)討論，與醫(yī)藥研發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)等不同專業(yè)背景的成員高效協(xié)同。準(zhǔn)確傳達(dá)技術(shù)邏輯與關(guān)鍵問題，逐步搭建起AI技術(shù)與醫(yī)藥業(yè)務(wù)需求之間的有效對接通道。

四、其他：協(xié)助上級完成日常臨時(shí)任務(wù)及部門公共事務(wù)。學(xué)習(xí)掌握醫(yī)藥行業(yè)相關(guān)法規(guī)政策，增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全意識，確保模型開發(fā)與數(shù)據(jù)處理流程符合合規(guī)性要求及數(shù)據(jù)隱私保護(hù)規(guī)范。

任職要求：
1. 教育背景：擁有計(jì)算生物學(xué)、生物信息學(xué)、化學(xué)信息學(xué)、量子化學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)位，具備海外學(xué)習(xí)經(jīng)歷者優(yōu)先考慮。
2. 工作經(jīng)驗(yàn)：至少2年從事AI大模型算力與算法相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，有大型制藥企業(yè)從業(yè)經(jīng)歷者優(yōu)先。
3. 具備團(tuán)隊(duì)合作能力，曾參與小分子或多肽類藥物設(shè)計(jì)算法的研發(fā)工作。