職位描述:
1、AI大模型核心技術(shù)攻堅
主導(dǎo)大語言模型(LLM)在合成生物學(xué)領(lǐng)域的垂直應(yīng)用研發(fā),包括:
· 構(gòu)建面向基因編輯、代謝路徑設(shè)計的專業(yè)領(lǐng)域LLM,結(jié)合檢索增強生成(RAG)與知識圖譜進行微調(diào)優(yōu)化;
· 開發(fā)基于大模型的跨模態(tài)(文本/視覺/時序)統(tǒng)一表征學(xué)習(xí)框架,提升模型在農(nóng)業(yè)復(fù)雜場景中的泛化能力;
· 探索大模型與強化學(xué)習(xí)的融合技術(shù),實現(xiàn)合成生物設(shè)計與農(nóng)業(yè)質(zhì)量預(yù)測的閉環(huán)優(yōu)化。
2、大模型驅(qū)動的技術(shù)轉(zhuǎn)化
· 推動大模型與農(nóng)業(yè)/生物場景結(jié)合,主導(dǎo)研發(fā)智能生物設(shè)計平臺、農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)等工具;
· 設(shè)計輕量化大模型部署方案,解決農(nóng)業(yè)邊緣計算場景中的模型壓縮與推理效率問題。
3、跨領(lǐng)域協(xié)同創(chuàng)新
· 構(gòu)建合成生物學(xué)-農(nóng)業(yè)跨領(lǐng)域知識庫,突破大模型訓(xùn)練中多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合瓶頸;
· 牽頭制定大模型在生物制造、精準(zhǔn)育種等場景的評估體系與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。
職位要求:
1、具有人工智能、計算機科學(xué)、計算生物學(xué)或相關(guān)專業(yè)博士學(xué)位,研究方向聚焦AI大模型技術(shù);
2、至少滿足以下兩項技術(shù)背景:
· 大模型開發(fā):精通Transformer架構(gòu)及微調(diào)技術(shù)(如LoRA、P-Tuning);
· 多模態(tài)學(xué)習(xí):具備視覺-文本-時序數(shù)據(jù)聯(lián)合建模經(jīng)驗;
· AI+X交叉應(yīng)用:在生物/農(nóng)業(yè)領(lǐng)域有算法落地經(jīng)驗。
3、2年以上大模型開發(fā)經(jīng)驗,熟悉主流框架(HuggingFace、LangChain等)及分布式訓(xùn)練技術(shù),熟練處理多模態(tài)數(shù)據(jù)(基因組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)遙感圖像等),具備扎實的代碼能力;
4、在AI頂會或生物信息期刊發(fā)表論文者優(yōu)先;
5、熟悉合成生物學(xué)關(guān)鍵技術(shù)、有AI+生物領(lǐng)域的工具開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。