康龙化成
算法工程师
算法工程师
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人工智能
人工智能
Rdkit
Sql
化学信息学
新药研发
机器学习
深度学习
Chemaxon
逆合成分析
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI制药前沿技术岗，成长空间大，但工作地点偏远且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
28K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
19 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在化学、生物和新药研发领域开发人工智能项目，涵盖从数据挖掘、特征工程到机器学习/深度学习模型构建与优化的全流程
你将使用化学信息学工具（如RDKit、ChemAxon）处理化学数据，并参与逆合成分析、图谱解析等前沿算法开发
适合具备化学信息学背景和扎实编程能力的候选人
最低要求
熟悉化学信息学，了解分子的表征，包括分子指纹、分子描述符, 了解子结构匹配、化学反应模板等
有使用过化学信息学相关软件，如 ChemAxon, RDkit
熟悉机器学习，理解经典机器学习和主流深度学习算法，用过机器学习相关软件框架
有较强编程能力，能熟练使用linux系统， Python 及机器学习相关库，能熟练使用 SQL 语句，有一定软件编程经验（如 C++/C#/Java）
英语文献阅读能力、学习能力、分析总结能力
硕士学历，化学或生物信息学、计算机科学、人工智能等相关专业，化学、生物信息学及机器学习相关经验
工作职责
负责支持开发人工智能（AI）项目，应用于化学、生物、新药研发等相关领域
根据项目需求全栈开发化学、生物、新药研发等领域数据科学、人工智能项目，能进行从数据挖掘，数据分析，特征工程，机器学习/深度学习模型构建和优化等的全流程开发
支持开发化学、生物、医药领域相关AI算法，包括预测模型的构建和优化，逆合成分析，条件预测，图谱解析等
对合成化学家产生的化学反应、分析等数据进行收集，整合
使用化学信息学相关软件，如ChemAxon, RDkit, Python等对数据进行预处理和计算
对模型进行测试和优化，具有软件开发经验是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI制药这一高速发展赛道，行业前景广阔，技术积累具有长期价值
- 工作内容涉及化学、生物与计算机的交叉领域，能提升复合型技能
- 公司为上市公司，平台稳定，可接触真实药物研发数据与业务场景
- 岗位要求化学信息学与机器学习的复合背景，学习曲线较陡
- 适合具备化学或生物信息学背景，同时对机器学习和编程有浓厚兴趣，愿意在交叉领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 需要与化学家紧密协作，沟通成本较高，需理解化学领域知识
- 算法开发需兼顾准确性与实用性，可能面临数据质量和业务需求的双重压力
角色解读
- 可向资深算法工程师或技术专家方向发展，深耕化学信息学与AI制药领域
- 有机会参与核心AI制药项目，积累跨学科经验，未来可转向研发管理或产品方向
- 随着AI制药行业快速发展，可拓展至更广泛的生物医药AI应用场景
- 负责开发应用于化学、生物和新药研发领域的人工智能项目，包括数据挖掘、特征工程、模型构建与优化
- 使用化学信息学工具（如RDKit、ChemAxon）对化学数据进行预处理和计算，支持逆合成分析、图谱解析等算法开发
- 与合成化学家合作，收集和整合化学反应与分析数据，用于模型训练和优化
- 进行模型的测试与优化，确保算法在实际业务场景中的有效性
- 熟悉化学信息学，掌握分子指纹、分子描述符、子结构匹配等概念，熟练使用RDKit、ChemAxon等工具
- 扎实的机器学习与深度学习基础，熟悉经典算法和主流框架
- 较强的编程能力，熟练使用Linux、Python及机器学习库，掌握SQL，具备C++/C#/Java等开发经验
- 良好的英语文献阅读能力和学习分析能力
申请策略
- 了解康龙化成在AI制药领域的布局和项目方向，在面试中展示对行业的理解
- 准备一个完整的化学信息学+机器学习项目案例，展示从数据到模型的流程
- 突出化学信息学项目经验，特别是使用RDKit、ChemAxon处理分子数据的案例
- 强调机器学习/深度学习模型构建与优化的实际项目，展示全流程开发能力
- 展示编程能力，包括Python、SQL、Linux环境下的开发经验，以及C++/C#/Java等附加技能
- 如有药物研发或生物信息学相关经历，务必详细描述
- 提前熟悉RDKit和ChemAxon的常用功能，练习分子指纹计算和子结构匹配
- 复习经典机器学习算法和主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），并尝试应用于化学数据
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验类问题，突出你的技术贡献和成果
- 对于算法选择问题，从问题定义、数据特点、模型复杂度、评估指标等角度系统分析
- 展示跨学科沟通能力，强调你如何理解化学需求并转化为技术方案
- 请介绍一个你使用RDKit处理分子数据的项目，遇到了哪些挑战？
- 如何选择合适的机器学习模型来预测分子性质？请举例说明
- 你对逆合成分析有哪些了解？如何设计一个简单的逆合成预测模型？
- 如何评估一个化学信息学模型的性能？你会关注哪些指标？
- 请描述一次你与化学家合作解决数据问题的经历
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
职位未明确薪资范围，但公司为上市公司，通常提供有竞争力的薪酬和福利。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI制药前沿领域，技术栈新，能积累跨学科经验，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、化学信息学、RDKit、逆合成分析
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点位于亦庄开发区，可能通勤较远，JD未提及弹性工作或远程办公。
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
80较高
参与新药研发，对医药健康有积极社会影响，行业处于高速增长期。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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