Senior Scientist/Associate Principal Scientist, AI

优缺点分析

角色解读

• 向首席科学家或技术主管方向发展，领导AI在生物药物研发中的应用
• 在AI+生物交叉领域成为行业专家，推动前沿技术落地
• 内部转岗至全球其他研发中心或管理岗位，拓展职业宽度
• 设计和开发用于生物药物发现的AI/ML模型，包括蛋白质语言模型、结构预测和多模态模型
• 与英国和美国的湿实验科学家合作，指导实验设计并管理实验数据
• 分析复杂的生物数据，将机器学习与蛋白质科学知识相结合以推动研发
• 扎实的机器学习/深度学习理论基础，特别是序列模型和结构模型
• 熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等框架，能独立实现和优化模型
• 熟悉大规模生物数据处理和多模态数据整合，有云计算经验更佳
• 良好的跨学科沟通能力和英语流利度，能高效与全球团队协作

申请策略

• 准备一个关于如何利用AI解决生物药物研发问题的案例研究，展示你的思维过程
• 表达对阿斯利康研发方向和价值观的认同，强调对创新和团队合作的热情
• 突出在蛋白质建模、序列预测或多模态学习方面的项目经验和成果
• 强调Python编程能力以及使用PyTorch/TensorFlow等框架的实践经验
• 展示与生物学家合作或处理大规模生物数据的经历，体现跨学科能力
• 如有论文发表或专利，特别是AI/计算生物领域的高水平成果，务必列出
• 补充智能体AI（Agentic AI）相关知识，这是优选条件之一
• 熟悉云计算平台（如AWS、GCP）和数据工程工具，增强竞争力

面试指南

• STAR法则：描述情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）
• 技术问题：先明确目标，然后讨论方法论，最后展示结果和影响
• 跨学科协作：强调沟通、共同目标、数据共享和迭代反馈的重要性
• 请描述你开发的一个蛋白质语言模型或相关AI模型，包括模型架构、训练数据和性能
• 你将如何与湿实验科学家合作来设计实验以生成高质量数据？请举例
• 在多模态数据整合中，你如何处理不同数据类型的对齐和缺失？
• 你对智能体AI在生物药物发现中的应用有什么看法？
• 请解释一次你解决复杂生物数据问题的经历，并说明你使用的技术