岗位职责:
1.组学大模型(Omics Foundation Model)设计与构建
主导多模态组学大模型(基因组/转录组/表观组/单细胞/空间组学等)的架构设计与技术路线制定;
探索大语言模型(LLM)与组学数据的深度融合(如序列-文本-知识图谱统一建模);
构建面向基因测序数据解析、功能预测、变异解读等核心任务的AI模型体系。
2.基因测序领域智能化应用落地
推动大模型在测序数据分析全流程中的应用(如变异检测、注释、功能预测、致病性评估等);
设计智能化分析引擎,提升数据处理效率与生物学解释能力;
打造“AI+测序”一体化解决方案(从数据生成到决策支持)。
3.多组学融合与虚拟生物系统建模
构建跨组学数据融合模型(multi-omics integration),支持复杂性状解析与机制挖掘;
探索虚拟细胞/虚拟生物系统(Virtual Cell)等前沿方向的数据驱动建模方法;
推进从“数据分析工具”向“机制推理模型”的技术升级。
4.平台化与产品体系建设
架构组学AI平台(Omics AI Platform),推动模型服务化(Model-as-a-Service);
设计标准化模型接口与数据流程,支持规模化应用与商业化落地;
深度参与产品定义,推动组学大模型从科研走向产业应用。
5.技术前瞻与创新方向引领
跟踪AI for Science、AI for Biology前沿(如foundation model、agent、自动化科学发现);
输出技术白皮书、专利与高水平论文,提升公司技术影响力;
主导关键技术决策,建立长期技术壁垒。
6.跨部门协同与项目牵引
协同研发、产品、市场、临床/育种等团队,推动复杂项目落地;
支撑重点客户与战略项目,提供高端技术解决方案;
牵头国家级/省部级科研项目申报与实施。
任职要求:
1.教育背景
基因组学、生物信息学、人工智能、计算生物学、统计学等相关专业博士及以上学历;
2.核心技术能力
具备大模型(LLM/多模态模型)设计与训练经验(如Transformer、Diffusion、Graph Model等);
熟悉组学数据分析流程(NGS、单细胞、空间组学等);
掌握至少一个方向的深入能力:
序列建模(DNA/RNA/蛋白质)
多组学整合分析
生物网络/系统生物学建模
AI驱动的生物机制推断
3.领域经验(满足其一或多项优先)
基因测序数据分析(变异检测、注释、GWAS等);
分子育种或精准医疗相关项目经验;
单细胞/空间组学分析或工具开发经验;
有组学大模型或AI for Biology项目落地经验者优先。
4.工程与产品能力
熟悉大规模数据处理与分布式计算(如Spark、Ray等);
具备模型工程化与产品化经验(API化、平台化、云部署等);
能将科研成果转化为可落地产品或解决方案。
5.综合素质
优秀的技术洞察力与创新能力,能够定义新方向;
强跨部门沟通能力,能够连接科研、工程与商业;
英语流利,可阅读国际前沿文献并参与国际合作。
加分项:
有生物大模型(如基因序列模型、蛋白模型等)开发经验;
参与过国家重大科研项目或产业化项目;
在Nature / Science / Cell / BioRxiv / NeurIPS / ICML等发表相关成果;
熟悉知识图谱、AI Agent、自动化科研(Auto-Science)等前沿方向;
有团队管理或技术负责人经验。