职位概述： 您将与业务分析师合作，在资深计算化学科学家和大模型算法工程师的指导下，您将参与构建化学合成领域知识库，通过跨领域的计算机科学、大模型、AI技术、化学和制药工程知识，您将打造化学专业大模型以及Agent系统，推动制药行业数字化和智能化发展 。 岗位职责： 您将从事以下一项或多项工作 了解化学制药领域的AI进展和行业实践，包括化学合成路线设计，工艺条件优化，化学大模型，开源数据集等。 方向一（构建化学知识库平台）：收集开源数据集，并结合内部数据，对数据做清洗，标注，分类，建立数据资产，供机器学习，大模型，研发人员查询使用。其中的数据处理需要用到计算化学和大模型等工具，需要调研复现相关的数据预处理算法。 方向二（计算化学和机器学习）：根据工艺条件优化等应用场景，收集整合数据，应用计算化学和机器学习等技术，建立模型，预测产出，推荐工艺条件。 方向三（化学专业大模型）：评估外部大模型；构建大模型训练数据集，使用SFT，强化学习等技术，训练化学专业大模型；并基于专业大模型，构建Agent系统。 任职要求： 硕士博士优先；化学信息学，计算化学，药物化学，生物信息学, 计算机科学与技术或相关专业。 具备良好的英语文献阅读与算法复现能力。 有开源项目经验，模型训练实战项目，竞赛经历者优先。 针对上述三个方向，侧重的能力不同，可根据自身特点选择。 化学知识库方向：熟悉化学实验室研发过程，常见化学合成反应，深刻理解常用化学命名/格式和数据库，熟悉使用python和大模型做数据清洗。有文献，专利文档解析经验优先。 计算化学和机器学习方向: 熟练使用RDkit，pytorch，scikit-learn；熟悉RF, xgboost等机器学习算法，贝叶斯优化算法；熟悉graph2smiles等分子指纹技术优先。 化学专业大模型方向：熟练使用SFT, DPO/PPO/GRPO等模型微调/强化训练工具；以及langraph, crewAI等agent开发框架。