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实习深圳每周至少出勤3-4天，连续实习3个月以上

AI for Science 应用算法实习生

实习AI制药深度学习Python

岗位职责

  • 前沿算法追踪与部署：持续追踪 AI for Science 领域的最新顶会论文与开源代码（如 AlphaFold3, RFdiffusion 等），快速复现、跑通并评估其在实际管线中的效果。
  • 数据工程与清洗：编写高效的代码，处理海量蛋白质结构（PDB）与序列数据，构建用于模型训练的高质量、标准化数据集。
  • 模型训练与优化：针对特定的生物学问题（如亲和力预测、成药性评估等），负责中小型深度学习模型或传统机器学习模型的搭建、训练、微调与性能调优。
  • 工作流自动化：开发脚本与工具，将零散的AI模型与计算生物学软件整合为自动化、高通量的分析流水线（Pipeline）。
  • 跨学科协作：与生物学团队紧密沟通，将复杂的生物学需求转化为可执行的算法和工程任务。

任职要求

  • 专业背景：计算机科学、生物信息学、数据科学、软件工程等相关专业在读硕士或博士研究生（特别优秀的本科生亦可）。
  • 专业技能：具备扎实的 Python 编程基础，熟练使用 Linux 环境及 Git 版本控制；熟练掌握 Pandas、NumPy 等数据处理工具，有基础的 PyTorch 或 TensorFlow 框架使用经验。
  • 综合素养：具备极强的代码工程能力和开源项目阅读能力，愿意跨界学习基础的生物学知识。

加分项

  • 使用和改造 AlphaFold、RFdiffusion、ProteinMPNN 等开源项目者优先。