1.开展面向生命科学领域的通用大模型研究工作；构建面向生命科学（基因组学、蛋白质设计、药物发现等）的多模态大语言模型（LLM），探索生物序列-结构-功能映射的通用表征方法；开发适应小样本生物数据的预训练-微调框架，优化模型在生物特异性任务（如CRISPR脱靶预测、单细胞注释）的泛化能力。
2.开展跨模态数据融合工作。整合生物文本（文献/数据库）、序列数据（DNA/RNA/蛋白质）、化学结构（SMILES）及生物成像等多源异构数据，设计基于Attention机制或图神经网络的跨模态对齐算法。
3. 参与虚拟临床试验研究，参与构建生物医学知识图谱。
1.获得博士学位3年以内。计算生物学/生物信息学（熟悉AlphaFold/Rosetta等工具）、人工智能（NLP/多模态学习方向）或者结构生物学/系统生物学（具备编程基础）等方向。
2.精通PyTorch/TensorFlow框架，有大模型二次开发经验。掌握生物数据处理工具Biopython/OpenMM/AutoDock等，熟悉UniProt/PDB/KEGG等数据库。
3.有生物医学大模型项目经验（如微调BioBERT、参与AlphaFold社区开发）优先。
4.具备高性能计算（HPC）集群使用经验优先。
1、提供公寓或发放租房补助；
2、进行 绿色通道 职称评审，进站1年可评副高级职称；
3、重庆英才卡，个税减免、子女入学、医疗保健、休假疗养、学术交流、住房保障、配偶就业、交通便利等；
4、享受重庆人才安居政策；
5、六险一金、定期体检、交通补贴、通讯补贴、餐补、工会福利、节日福利、带薪年假、绩效奖金
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