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算法工程师-AI药物结构
算法工程师-AI药物结构
发布于 大约 22 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
Alphafold
Pytorch
抗体设计
深度学习
生成式Ai
结构生物学
蛋白质结构预测
计算生物学
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
顶尖AI制药算法岗，技术前沿、社会价值高，成长天花板极高但WLB与学术压力并存。
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
55K
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 2690 个在招 · 其中算法优化工程师 约 100 个
市场机会
选择面较广
北京 · 算法优化工程师 · 约 210 个在招
职位详情
关于这个职位
此职位负责利用AI技术进行创新药物研发，核心工作是开发蛋白质结构预测模型、设计生成式蛋白质（如抗体）以及构建蛋白互作模型
需要与湿实验团队紧密合作，将计算模型与实验验证相结合，通过‘设计-验证-迭代’的闭环流程，推动新型生物药的发现与优化
最低要求
计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位
硕士学历需具备5年以上相关研发经验
精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力
熟悉Transformer、生成模型、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有实际模型训练经验
具备扎实的蛋白质科学基础，理解序列-结构-功能关系、蛋白质物理化学性质与结构生物学基本原理
熟悉蛋白质结构AI领域主流方法与工具，如AlphaFold2/3、RoseTTA、ESM等，了解其原理与适用边界
熟悉蛋白质结构相关数据库（PDB、UniProt、SAbDab、OAS等）的使用与数据处理
有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文
良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力
工作职责
蛋白质结构预测模型研发：开发与迭代蛋白质及复合物结构预测模型
生成式蛋白质设计：基于生成式架构，开发并优化蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型
蛋白互作与结合建模：构建蛋白-蛋白相互作用预测与分子对接模型，研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应等预测方法，优化候选分子
设计-验证-迭代闭环：与湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测）紧密协作，基于实验反馈迭代优化模型与设计策略
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 从事最前沿的AI制药交叉研究，技术含量与学术价值高
- 有明确的实验验证闭环，研究成果可直接看到实际应用
- 大平台资源充足，能接触顶级科研设施和数据
- 对跨学科知识（生物、计算）要求极高，学习曲线陡峭
- 研究成果需要经过严格的湿实验验证，周期较长，不确定性存在
- 拥有计算与生物学交叉背景的博士或资深研究者，对AI驱动药物研发充满热情，追求学术与工业界结合的突破性工作
缺点 / 挑战
- 学术产出要求（顶级论文）构成了较高的进入门槛
角色解读
- 可沿技术专家路线深入，成为AI蛋白质设计领域的顶尖科学家
- 可向技术管理方向发展，带领AI药物研发算法团队
- 可凭借跨学科知识，转向药物研发项目整体负责人或生物技术领域的技术顾问
- 开发先进的AI算法模型，用于预测蛋白质三维结构和相互作用
- 设计全新的蛋白质（如抗体）序列，优化其药用性质
- 与生物实验团队合作，用实验数据验证和改进计算模型，形成研发闭环
- 扎实的计算机科学与深度学习功底，精通Python和PyTorch
- 深入的蛋白质结构生物学知识，理解从序列到功能的原理
- 熟悉AI药物研发领域前沿工具（如AlphaFold）及标准数据集
申请策略
- 仔细研究阿里健康在AI制药领域的公开论文和技术博客，在面试中展示对其技术路线的理解
- 准备一个将AI模型应用于具体生物学问题并取得验证结果的深度案例进行分享
- 突出在蛋白质结构预测、生成式模型等领域的具体项目经验与成果（如论文、开源项目）
- 详细描述掌握的AI技术栈（如PyTorch、Transformer）和生物学知识（如结构生物学、蛋白质数据库）
- 强调独立设计和训练复杂模型的能力，以及有实验数据支持的模型迭代案例
- 深入研读AI结构预测领域最新论文（如NeurIPS/ICLR/ICML相关工作），并复现关键算法
- 系统学习或回顾结构生物学核心课程，特别是蛋白质结构测定与分析方法
面试指南
- 采用‘背景-方法-结果-反思’的结构回答项目问题，重点突出你的技术决策和解决具体生物学问题的思路
- 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合你的实践经验提出具体改进或应用方案
- 回答时始终关联生物学背景，展示你不仅懂算法，更懂算法要解决的实际问题
- 请介绍一个你做过的蛋白质结构预测或设计项目，从问题定义、模型选择到实验验证的完整过程
- AlphaFold2的核心创新是什么？如果你要改进它（例如预测抗体-抗原复合物结构），你会从哪些角度入手？
- 如何处理蛋白质数据集中的数据不平衡或稀缺问题？
- 你如何设计一个计算模型来评估突变对蛋白质结合亲和力的影响？
- 复习AlphaFold、ESM等模型的架构细节和论文关键结论
职位点评
薪资福利78
成长发展95
工作生活50
使命价值90
薪资福利
78中等
作为大厂AI前沿岗位，预计提供具有市场竞争力的薪酬福利包，补偿性动机能得到较好满足。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI与生命科学交叉的最前沿，技术挑战性极高，且有明确的科研产出要求，为求职者提供了顶尖的成长平台和技术深度积累机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈蛋白质结构预测、生成式AI、PyTorch、Transformer、AlphaFold
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位描述未提及任何工作模式或WLB相关信息，办公灵活性无法判断。高强度的研究任务和与实验团队的紧密协作可能对工作生活平衡构成挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
AI驱动药物研发是推动医疗进步的重要赛道，该职位的工作直接指向解决重大疾病治疗难题，具有很强的社会价值和行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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