職位描述
深度學習機器學習強化學習?Q學習SARSADQNK-means算法隨機森林SVMTransformerDNNLSTM機器視覺自然語言處理搜索/推薦算法人工智能科學技術(shù)推廣醫(yī)藥制造
崗位職責
- 算法研發(fā)與優(yōu)化：負責設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化用于晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測的機器學習算法，結(jié)合第一性原理計算結(jié)果，提升預(yù)測模型的準確性、穩(wěn)定性和效率。深入研究新型算法架構(gòu)，探索創(chuàng)新方法以應(yīng)對復(fù)雜晶體系統(tǒng)的預(yù)測挑戰(zhàn)，確保模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)集和多場景應(yīng)用中表現(xiàn)出色。
- 數(shù)據(jù)處理與分析：收集、整理和預(yù)處理與藥物晶體相關(guān)的海量數(shù)據(jù)，包括實驗數(shù)據(jù)、文獻數(shù)據(jù)以及通過第一性原理計算生成的數(shù)據(jù)。運用統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征和潛在規(guī)律，為算法訓練提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)輸入，并通過數(shù)據(jù)分析為藥物研發(fā)決策提供有力支持。
- 模型訓練與驗證：搭建和訓練晶體預(yù)測模型，運用深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）進行模型構(gòu)建和優(yōu)化。通過交叉驗證、模型評估等手段，確保模型的泛化能力和預(yù)測精度，及時調(diào)整模型參數(shù)和架構(gòu)以解決過擬合、欠擬合等問題，保障模型在實際藥物研發(fā)項目中的可靠應(yīng)用。
- 跨部門協(xié)作與應(yīng)用落地：與藥物研發(fā)團隊緊密合作，深入了解藥物研發(fā)需求和目標，將晶體預(yù)測算法與藥物研發(fā)流程深度融合。參與藥物研發(fā)項目的全過程，從藥物分子設(shè)計到晶體生長實驗，為研發(fā)團隊提供實時的晶體預(yù)測結(jié)果和專業(yè)建議，助力藥物研發(fā)團隊優(yōu)化研發(fā)策略，提高研發(fā)成功率和效率。
工作地點
長沙岳麓區(qū)湖南航檢質(zhì)量檢測技術(shù)有限責任公司
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- 算法工程師1.8-2.3萬·13薪
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中達瑞和
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