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更新于 5月23日

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AI大模型方向研究員/副研究員/助理研究員(A37830)

1.4-2.8萬(wàn)·13薪

鄭州管城回族區(qū)
1-3年
博士
全職
招1人

職位描述

大模型開(kāi)發(fā)多模態(tài)學(xué)習(xí)人工智能

職位描述：

1、AI大模型核心技術(shù)攻堅(jiān)

主導(dǎo)大語(yǔ)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(jì)的專業(yè)領(lǐng)域LLM，結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）與知識(shí)圖譜進(jìn)行微調(diào)優(yōu)化；

· 開(kāi)發(fā)基于大模型的跨模態(tài)（文本/視覺(jué)/時(shí)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(chǎng)景中的泛化能力；

· 探索大模型與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的融合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)合成生物設(shè)計(jì)與農(nóng)業(yè)質(zhì)量預(yù)測(cè)的閉環(huán)優(yōu)化。

2、大模型驅(qū)動(dòng)的技術(shù)轉(zhuǎn)化

· 推動(dòng)大模型與農(nóng)業(yè)/生物場(chǎng)景結(jié)合，主導(dǎo)研發(fā)智能生物設(shè)計(jì)平臺(tái)、農(nóng)業(yè)決策系統(tǒng)等工具；

· 設(shè)計(jì)輕量化大模型部署方案，解決農(nóng)業(yè)邊緣計(jì)算場(chǎng)景中的模型壓縮與推理效率問(wèn)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(shí)庫(kù)，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(chǎng)景的評(píng)估體系與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

職位要求：

1、具有人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)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(xiàng)技術(shù)背景：

· 大模型開(kāi)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(jué)-文本-時(shí)序數(shù)據(jù)聯(lián)合建模經(jīng)驗(yàn)；

· 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(yàn)。

3、2年以上大模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，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(shí)的代碼能力；

4、在AI頂會(huì)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(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。