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Token Foundry-AI For Science算法专家/高级算法工程师-北京
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发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法优化工程师
算法优化工程师
Ai For Science
Jax
Pytorch
Tensorflow
深度学习
生成式模型
生物医药
论文发表
语言模型
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
前沿AI算法岗位，技术挑战高，薪资有竞争力，WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
60K
比算法优化工程师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2480 个在招 · 其中算法优化工程师 84 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI在生物医药领域的基础算法研究与研发落地，推动蛋白语言模型、基因语言模型等生成式生物模型的技术创新和性能提升，以产出高水平成果并完善公司技术布局
最低要求
计算机、人工智能等相关专业博士学历，有一定的生物学背景知识，或有强烈的学习兴趣
具备扎实的算法基础和算法实现能力，熟练掌握任一深度学习框架，如pytorch/tensorflow/JAX等
对前沿算法问题有突破创新能力，并具备在相关领域产出高水平研究成果的能力，发表过相关的高水平论文者优先，如CCF-A类会议，CNS以及子刊等
具备良好的沟通协作能力和跨团队合作意识，能够灵活运用多种方法来解决实际问题
工作职责
负责AI for Science尤其是生物医药方向的基础算法的研究和研发落地，包括不限于蛋白语言模型，基因语言模型，分子基础模型，生成式生物模型等
对AI for Science尤其是基因全链路分析，药物早筛等问题中涉及的智能化和生成式模型等技术进行快速试错，找到可行方案，并不断对其进行创新改进，在各项性能指标上超出现有方案，不断提升行业天花板，不断完善相应的服务化工具
以人工智能技术和高性能计算为基础，在相关方向产出高水平的文章，专利和软件服务，完善公司在AI for Science方面的技术布局，提升公司在相关领域的影响力
优先资格
发表过相关的高水平论文者优先，如CCF-A类会议，CNS以及子刊等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 公司平台资源丰富，提供高性能计算等基础设施支持算法研究
- 有明确的高水平论文和专利产出要求，利于个人学术品牌建设
- 涉及跨学科知识（生物+AI），学习曲线陡峭
- 高性能计算环境复杂，算法优化和工程化落地要求高
- 适合对AI与生物医药交叉领域有强烈兴趣，具备扎实算法基础和科研能力，追求技术前沿突破的博士或高级工程师
缺点 / 挑战
- AI for Science是前沿交叉领域，技术挑战高，能快速积累稀缺技能
- 技术难度大，需要快速试错和持续创新，工作压力可能较高
角色解读
- 可深入成为AI for Science领域的技术专家或首席科学家，在学术和产业界建立影响力
- 可转向技术管理岗位，领导团队在生物信息学或药物研发AI方向进行创新
- 凭借高水平成果，有机会参与行业标准制定或成为领域内意见领袖
- 研究AI在生物医药领域的基础算法，如蛋白、基因和分子语言模型，并推动技术落地
- 对基因全链路分析、药物早筛等场景中的生成式模型进行快速试错和创新优化
- 产出高水平论文、专利和软件服务，提升公司在AI for Science领域的技术影响力
- 具备计算机或人工智能相关专业博士学历，掌握扎实的算法和深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow/JAX）
- 对前沿算法有突破创新能力，能够独立产出高水平研究成果
- 拥有良好的沟通协作能力，能跨团队合作解决实际问题
申请策略
- 研究阿里巴巴在AI for Science领域的公开成果和合作项目，在面试中展示匹配度
- 准备技术面试时，重点复习生成式模型、序列建模算法及生物场景下的应用案例
- 突出博士期间在生物信息学或生成式模型相关研究项目及成果
- 详细列出熟练使用的深度学习框架及在算法竞赛或论文中的应用经验
- 强调发表的高水平论文（如CCF-A类、CNS子刊等）及专利成果
- 展示跨学科合作经历，体现解决复杂问题的能力
- 深入学习生物信息学基础知识，了解基因组学、蛋白质结构等核心概念
- 跟进AI for Science领域最新论文（如AlphaFold、蛋白质生成模型），增强前沿洞察力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）组织项目经历，突出创新点和量化成果
- 结合具体案例解释技术原理，避免泛泛而谈，展示深度理解
- 强调跨学科思维，说明如何整合生物知识和算法技能解决问题
- 对未来趋势的分析可基于最新论文和行业动态，体现前瞻性
- 请介绍你的博士研究，以及如何将AI技术应用于生物医药问题？
- 解释蛋白语言模型的基本原理，以及它相比传统方法的优势？
- 在算法研发中遇到技术瓶颈时，你是如何快速试错并找到可行方案的？
- 你对AI for Science领域未来发展趋势有什么看法？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位为高级算法专家，在北京市场具有竞争力的薪酬水平，可能提供有吸引力的薪资包。
薪资信号偏高 (40K-80K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术（如生成式模型）在生物医药中的应用，有高水平成果产出要求，能极大促进技能成长和学术影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI for Science、蛋白语言模型、基因语言模型、深度学习、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在北京，但未明确办公模式和WLB情况，可能需现场办公，通勤和工作时间安排尚不明确。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
该职位推动AI在生物医药领域的创新，具有明确的社会价值和技术前瞻性，行业处于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升公司在相关领域的影响力
创新程度积极采用新技术
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