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AI負(fù)責(zé)人
AI大模型訓(xùn)練，機(jī)器深度學(xué)習(xí)，AI大項(xiàng)目落地
職位設(shè)置目的
負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)和管理公司AI戰(zhàn)略與技術(shù)方向，通過構(gòu)建與訓(xùn)練前沿的AI大模型及深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，驅(qū)動(dòng)新藥臨床前研發(fā)的突破性創(chuàng)新。核心使命是將尖端AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為公司在靶點(diǎn)發(fā)現(xiàn)、生物標(biāo)記物開發(fā)及計(jì)算機(jī)藥物設(shè)計(jì)等領(lǐng)域的核心競爭力。
主要職責(zé)
領(lǐng)導(dǎo)AI團(tuán)隊(duì)進(jìn)行前沿技術(shù)探索與攻關(guān)，確保團(tuán)隊(duì)技術(shù)方向與公司業(yè)務(wù)戰(zhàn)略高度一致。
AI大模型與算法研發(fā)：
主導(dǎo)億級(jí)參數(shù)及以上規(guī)模的專用大模型（如Transformer系列）的研發(fā)、訓(xùn)練與優(yōu)化工作，專注于基因序列解讀、基因表達(dá)調(diào)控、多組學(xué)數(shù)據(jù)融合與挖掘等方向。
負(fù)責(zé)開發(fā)生成式AI模型（包括但不限于圖像生成、分子生成），并將其應(yīng)用于病理圖像分析、novel分子設(shè)計(jì)及臨床前候選化合物優(yōu)化。
確保所研發(fā)的算法與模型在準(zhǔn)確性、可靠性及可解釋性上達(dá)到工業(yè)級(jí)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。
項(xiàng)目落地與跨部門協(xié)作：主導(dǎo)AI技術(shù)向新藥研發(fā)管線（特別是臨床前靶點(diǎn)篩選、生物標(biāo)記物開發(fā)、計(jì)算機(jī)藥物設(shè)計(jì)）的轉(zhuǎn)化與落地。作為AI技術(shù)核心，與生物、化學(xué)、藥學(xué)研發(fā)部門緊密協(xié)作，共同定義科學(xué)問題并交付解決方案。
資源與平臺(tái)建設(shè)：負(fù)責(zé)AI所需的計(jì)算資源規(guī)劃與管理，主導(dǎo)構(gòu)建高效、可復(fù)現(xiàn)的MLOps平臺(tái)與AI研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施，提升團(tuán)隊(duì)研發(fā)效率。
對(duì)外合作與影響力：代表公司主導(dǎo)或參與如北京市科委等政府機(jī)構(gòu)的前沿AI+生物醫(yī)藥重大科研項(xiàng)目，塑造并提升公司在AI制藥領(lǐng)域的技術(shù)影響力。
任職要求
教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，擁有生物信息學(xué)、計(jì)算生物學(xué)交叉背景者優(yōu)先。
技術(shù)專長：
精通深度學(xué)習(xí)、大語言模型及其他前沿生成式AI技術(shù)，具備億級(jí)參數(shù)模型從0到1的研發(fā)與成功落地經(jīng)驗(yàn)。
精通PyTorch、TensorFlow等主流框架，具備豐富的分布式訓(xùn)練和性能優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)。
熟悉AI在藥物研發(fā)（靶點(diǎn)、標(biāo)記物、CADD）中的一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用場景，并具備扎實(shí)的理解。
領(lǐng)導(dǎo)力與經(jīng)驗(yàn)：
擁有5年以上AI研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，及3年以上中大型AI團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，成功領(lǐng)導(dǎo)過具有業(yè)務(wù)影響力的AI項(xiàng)目。
具備出色的跨部門溝通與協(xié)作能力，能夠精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)需求并將其轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案。
優(yōu)先條件：
有成功申報(bào)或負(fù)責(zé)省部級(jí)及以上重大科技項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
在頂級(jí)會(huì)議/期刊（如NeurIPS, ICML, Nature系列等）發(fā)表過相關(guān)領(lǐng)域論文者優(yōu)先。