工作内容： 1、算法与模型实现辅助 1）在算法工程师指导下，参与大语言模型在药物研发场景中的微调、提示工程、效果评估及结果分析。 2）协助完成基于化学实验数据的建模任务，包括数据预处理、特征提取及模型训练。 3）配合进行模型调参与实验记录，确保实验过程可复现。 2、数据处理与工具开发 1）协助药物研发相关数据集的收集、清洗、标注及格式转换，维护数据处理脚本。 2）协助开发和维护面向药物研发场景的AI应用或科研助手工具。 3、知识库与智能系统支持 1）参与药物研发知识库的建设，包括文献信息抽取、知识图谱构建及数据规范化整理。 2）协助智能问答、文献分析等产品功能的开发与测试，配合完成功能验证与优化建议。 4、过程跟踪与文档管理 1）跟踪并记录模型训练过程参数、评估指标及实验版本，保证结果可追溯。 2）撰写技术文档、调研报告、会议纪要及项目推进材料，确保文档规范完整。 5、部门事务支持 1）协助部门内部的技术分享安排、文献调研、资料整理及会议组织。 2）配合完成领导交办的其他事务性工作。 职位要求： 1、计算机、人工智能、软件工程、数据科学、生物信息学、计算化学、药学信息学等本科以上相关专业，2027届毕业生优先； 2、熟悉Python编程，了解至少一种深度学习框架（如PyTorch）； 3、对大语言模型基本原理有一定了解（如Transformer、预训练、指令微调、RAG等），或对AI在药物研发中的应用有浓厚兴趣； 4、了解化学信息学、生物信息学或药物研发数据基础知识者优先，非必需； 5、具备良好的学习能力、逻辑分析能力和团队协作意识。