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参与其中一个或多个工作: 1、开发新一代领域表征模型,引入官能团,靶点,分子量等领域关键信息或先验知识。 2、开发新一代分子Foundation model(基于Suiren-1.0模型),优化等变模型骨架和训练算法,探索分子领域scaling的影响; 3、优化大规模图神经网络推理效能,提升AI-分子动力学模拟,AI-量化计算的效率。 4、开发统一条件分子生成模型,统一条件入口,包含自然语言条件,特定性质条件,参考分子条件等等; 5、负责算法的工程化部署,维护AI药物研发平台建设,高分子设计平台的;
1、计算机科学、人工智能或化学信息学等相关专业硕士及以上学历; 2、具有良好编程能力,熟悉一种或多种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow); 3、熟悉基础机器学习模型(Transformer/Graph Neural Network); 4、有复杂图网络建模(SE(3)-Equivariant model/Point cloud model)或等经验者优先,有药物AI模型或高分子AI模型开发者优先; 5、有生成类模型(Diffusion/Flow/AR)及强化学习工作经验者优先; 6、有化学数据集(ChEMBL、ZINC、PubChem),化学特征工程或化学工具开发经验者优先; 7、有学术论文发表者或高star开源项目优先,不限于计算机或科学领域的会议和期刊,如ICLR, Neurips, ICML, Nature Machine Intelligence等; 8、我们欢迎所有对AI for Science怀抱热情的人加入。



