数字生命，从芯出发——碳云智能

【数字生命建模工程师】结合公司技术与产品研发战略，依托自有全库容生物芯片技术平台，融合数字生命建模技术开展标志物发现及诊断产品开发，构建精准数字化疾病诊断模型。负责人群队列百万级特征的机器学习建模，结合数字生命多维度数据优化语言模型诊断算法，提升疾病预测与诊断的准确性。运用数字生命建模技术进行疾病靶点蛋白paratope、epitope分子模拟分析，实现诊断标志物的数字化设计与优化迭代。根据项目进展，完成数字生命建模相关分析报告撰写、专利申报及学术论文发表等工作。 【AI算法研究员（药物方向）】负责药物发现相关AI算法研发，包括多肽、抗体及蛋白设计，靶点预测及分子性质预测。设计并优化机器学习与深度学习模型（如图神经网络、Transformer、生成模型），提升分子生成与筛选效率与准确性。与药理、结构生物学、化学合成等团队协作，将算法成果应用于药物筛选、候选分子优化及先导化合物发现。参与建立药物AI计算平台与数据分析体系，提升模型训练效率和算力利用率。跟踪AI及药物发现前沿技术（如多模态生成模型、蛋白质结构预测、强化学习分子优化等），探索创新应用。输出高质量技术文档、算法报告及科研论文，为公司药物研发提供数据驱动支持。 【生物信息工程师】根据项目方案推进交付全流程，包括任务拆解、进度跟踪、节点确认、问题协调，确保交付时间与质量达成。收集客户需求，沟通交付进度，反馈并处理异常情况，确保交付

【数字生命建模工程师】本科及以上应届生，生物信息学、生物相关、数学统计学、计算机、物理、力学等专业。熟悉常用生物网站及数据库，能熟练挖掘、整合数字生命建模所需的多维度生物数据。具备良好的英文读写及文献检索能力，及时追踪国内外数字生命建模与生物信息学交叉领域的前沿进展。具备一定的编程基础，熟悉Linux基本操作，掌握R、Perl或Python等编程语言，能运用代码实现数字生命模型的构建与优化者优先。 【AI算法研究员（药物方向）】计算机科学、人工智能、生物信息学、数学等相关专业本科及以上学历。扎实的深度学习/机器学习基础，熟悉常用框架（PyTorch、TensorFlow），具备算法优化与模型调优

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