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更新于 2月4日
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AI Research Scientist

2-3.5萬
  • 上海浦東新區(qū)
  • 1-3年
  • 碩士
  • 全職
  • 招1人

職位描述

機器學習大模型算法PyTorchTensorFlow人工智能
【崗位職責】
    模型特化與前沿調(diào)優(yōu)： 針對 DiffDock、Boltz-2、OpenFold 等前沿開源模型，利用公司私有閉環(huán)實驗數(shù)據(jù)進行深度微調(diào)（SFT）和適配器設(shè)計（Adapters），提升其在特定靶點上的預測成功率。
    生成式模型開發(fā)： 探索 LLM（大語言模型） 在生物序列建模中的應用，并研究如何利用 World Model（世界模型） 構(gòu)建生物化學過程的神經(jīng)仿真環(huán)境，優(yōu)化小分子生成的啟發(fā)式搜索與多目標優(yōu)化。
    算法工程化與框架遷移： 熟練運用 PyTorch 或 TensorFlow 進行高性能算法開發(fā)。解決模型處理異構(gòu)生物數(shù)據(jù)時的對齊問題，利用自有算力集群進行高效的分布式訓練與模型蒸餾。
    跨學科協(xié)同創(chuàng)新： 與世界級 CADD 專家及藥物發(fā)現(xiàn)科學家深度配合，將復雜的物理化學規(guī)則轉(zhuǎn)化為損失函數(shù)（Loss Function）或模型架構(gòu)設(shè)計，共同推進藥物管線研發(fā)。
【任職要求】
  • 計算機、統(tǒng)計或數(shù)學相關(guān)專業(yè)，對 Transformer、擴散模型（Diffusion）及 LLM 架構(gòu)有深刻的底層邏輯理解。
  • 具備大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練經(jīng)驗，熟練掌握分布式訓練工具鏈（如 DeepSpeed、Megatron-LM），能夠優(yōu)化超大規(guī)模模型的訓練效率。
  • 具備極強的快速學習能力，能夠迅速掌握 SMILES 格式、蛋白質(zhì) 3D 結(jié)構(gòu)等生化基礎(chǔ)概念。
  • 加分項：在 NeurIPS、ICML、ICLR 等頂會發(fā)表過 LLM、世界模型或 AI4S 相關(guān)論文，或在蛋白質(zhì)/分子類競賽中獲得過 Top 排名。

工作地點

上海浦東新區(qū)原能細胞產(chǎn)業(yè)園

職位發(fā)布者

舒女士/HR

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TandemAI是…自建HPC集群：約300塊內(nèi)部自建的，定向優(yōu)化的高性能GPU集群，可支持每天約900個分子的FEP運算；自由能預測平臺：世界級的方法開發(fā)團隊和計算品質(zhì)，可達低于1kcal/mol的預測精確度；高配置濕實驗室：約20000㎡+的研發(fā)基地位于紐約、上海、蘇州三地，以及100+位生化科學家；數(shù)據(jù)、AI＆分析：十億量級虛擬高通量篩選等。
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