崗位職責:
1、主導面向多組學數(shù)據(jù)（基因組 WGS/WES、轉(zhuǎn)錄組 RNA-seq、單細胞組學、蛋白質(zhì)組等）的 AI 算法開發(fā)，重點突破高維稀疏數(shù)據(jù)降噪、多模態(tài)數(shù)據(jù)整合等技術(shù)難點，構(gòu)建滿足生命科學場景的專用模型框架。?
2、深入探索 Transformer、GNN、LLM 等前沿架構(gòu)在生物序列分析、分子互作預(yù)測中的應(yīng)用，優(yōu)化模型訓練策略與推理效率，提升預(yù)測精度與泛化能力。?
3、跟蹤 AI 與組學交叉領(lǐng)域技術(shù)動態(tài)（如生成式 AI、幾何深度學習），將業(yè)界突破轉(zhuǎn)化為實驗室核心算法工具，形成技術(shù)壁壘。?

任職資格:
教育背景?：
1、計算機科學、人工智能、生物信息學、計算生物學等相關(guān)專業(yè)博士學位；碩士需具備3年以上核心算法研發(fā)經(jīng)驗。?
2、有 Nature/Science/Cell 系列或頂會（NeurIPS/ICML）論文第一作者成果，或 AI 驅(qū)動藥物研發(fā) / 基因檢測項目核心成果者優(yōu)先。?
技術(shù)能力?：
1、算法基礎(chǔ)：精通機器學習（聚類、回歸、強化學習）與深度學習理論，深入理解 Transformer、GNN 等架構(gòu)底層原理，有生物序列大模型預(yù)訓練 / 微調(diào)經(jīng)驗者優(yōu)先。?
工程能力：
1、精通 Python/R 編程語言，熟練使用 PyTorch/TensorFlow 框架；熟悉 Linux 環(huán)境與高性能計算（HPC），能高效處理 TB 級組學數(shù)據(jù)。?
領(lǐng)域認知：
1、熟悉多組學數(shù)據(jù)分析全流程，掌握 Scanpy、CellRanger 等工具；了解藥物研發(fā)管線或基因檢測技術(shù)流程，能精準匹配算法需求與業(yè)務(wù)場景。?
項目經(jīng)驗?：
1、具備 2 年以上 AI 模型開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗，主導過組學數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法項目，需提供可驗證的模型性能指標