主分类：通用算法研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "算法工程师-药物基础模型",
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"work_category": "全职",AI生成
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company_description": "阿里巴巴集团面向消费者和企业提供电子商务、云计算及人工智能服务。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1.负责药物设计相关基础模型的研发，包括但不限于分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、蛋白-分子相互作用预测等方向的深度学习模型构建；\n2.跟踪 AI for Science及计算生物学领域的前沿技术，持续优化分子表征学习、序列-结构-功能联合预测、性质/ADMET预测、多目标优化等关键算法模块，提升模型精度与泛化能力；\n3.参与构建覆盖小分子与大分子（蛋白/抗体/多肽）的通用药物设计引擎，支持从靶点发现到候选分子筛选的端到端流程；\n4.与 Agent算法团队、药物化学团队紧密协作，将基础模型能力封装为可被 Agent调用的标准化工具，支撑自动化工作流的运行。",
"requirements_text": "1.本科及以上学历，计算机、人工智能、生物信息、计算化学、药学等相关专业背景；\n2.对药物发现流程（靶点验证、先导化合物发现、先导化合物优化、成药性评估等）有基本了解，熟悉至少一个方向的建模经验；\n3.具备良好的编程能力（Python优先），熟练掌握主流 AI框架（PyTorch/JAX），熟悉常见的化学信息学工具包（如 RDKit、Open Babel等）；\n4. 有较强的科研能力与原型搭建能力，能快速实现并验证模型创新想法。\n【加分项】\n1.曾在顶级 AI会议或生物/化学/医药相关顶尖期刊发表与分子生成、蛋白质设计、药物-靶点相互作用预测等相关的研究论文；\n2.熟悉 Transformer、图神经网络、扩散模型、Flow Matching等主流模型架构，有生物/化学基础模型训练经验；\n3.有分子动力学模拟（MD）、自由能微扰（FEP）、分子对接（Docking）等计算化学方法的实践经验；\n4.有多模态生物模型训练和开发经验；\n5.有数据集构建、评测体系搭建的实际经验。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"模型训练",
"建模"
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"preferred_qualifications": "3.具备良好的编程能力（Python优先），熟练掌握主流 AI框架（PyTorch/JAX），熟悉常见的化学信息学工具包（如 RDKit、Open Babel等）；【加分项】",
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"fulltext": "算法工程师-药物基础模型\n算法工程师-药物基础模型\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2026-11-01 - 2027-10-31\n职位类别：技术类\n招聘项目：阿里巴巴2027届应届生\n工作地点：北京 / 杭州\n\n职位描述\n1.负责药物设计相关基础模型的研发，包括但不限于分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、蛋白-分子相互作用预测等方向的深度学习模型构建；\n2.跟踪 AI for Science及计算生物学领域的前沿技术，持续优化分子表征学习、序列-结构-功能联合预测、性质/ADMET预测、多目标优化等关键算法模块，提升模型精度与泛化能力；\n3.参与构建覆盖小分子与大分子（蛋白/抗体/多肽）的通用药物设计引擎，支持从靶点发现到候选分子筛选的端到端流程；\n4.与 Agent算法团队、药物化学团队紧密协作，将基础模型能力封装为可被 Agent调用的标准化工具，支撑自动化工作流的运行。\n\n职位要求\n1.本科及以上学历，计算机、人工智能、生物信息、计算化学、药学等相关专业背景；\n2.对药物发现流程（靶点验证、先导化合物发现、先导化合物优化、成药性评估等）有基本了解，熟悉至少一个方向的建模经验；\n3.具备良好的编程能力（Python优先），熟练掌握主流 AI框架（PyTorch/JAX），熟悉常见的化学信息学工具包（如 RDKit、Open Babel等）；\n4. 有较强的科研能力与原型搭建能力，能快速实现并验证模型创新想法。\n【加分项】\n1.曾在顶级 AI会议或生物/化学/医药相关顶尖期刊发表与分子生成、蛋白质设计、药物-靶点相互作用预测等相关的研究论文；\n2.熟悉 Transformer、图神经网络、扩散模型、Flow Matching等主流模型架构，有生物/化学基础模型训练经验；\n3.有分子动力学模拟（MD）、自由能微扰（FEP）、分子对接（Docking）等计算化学方法的实践经验；\n4.有多模态生物模型训练和开发经验；\n5.有数据集构建、评测体系搭建的实际经验。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1.负责药物设计相关基础模型的研发，包括但不限于分子生成与优化、蛋白质结构预测与设计、蛋白-分子相互作用预测等方向的深度学习模型构建；\n2.跟踪 AI for Science及计算生物学领域的前沿技术，持续优化分子表征学习、序列-结构-功能联合预测、性质/ADMET预测、多目标优化等关键算法模块，提升模型精度与泛化能力；\n3.参与构建覆盖小分子与大分子（蛋白/抗体/多肽）的通用药物设计引擎，支持从靶点发现到候选分子筛选的端到端流程；\n4.与 Agent算法团队、药物化学团队紧密协作，将基础模型能力封装为可被 Agent调用的标准化工具，支撑自动化工作流的运行。\n1.本科及以上学历，计算机、人工智能、生物信息、计算化学、药学等相关专业背景；\n2.对药物发现流程（靶点验证、先导化合物发现、先导化合物优化、成药性评估等）有基本了解，熟悉至少一个方向的建模经验；\n3.具备良好的编程能力（Python优先），熟练掌握主流 AI框架（PyTorch/JAX），熟悉常见的化学信息学工具包（如 RDKit、Open Babel等）；\n4. 有较强的科研能力与原型搭建能力，能快速实现并验证模型创新想法。\n【加分项】\n1.曾在顶级 AI会议或生物/化学/医药相关顶尖期刊发表与分子生成、蛋白质设计、药物-靶点相互作用预测等相关的研究论文；\n2.熟悉 Transformer、图神经网络、扩散模型、Flow Matching等主流模型架构，有生物/化学基础模型训练经验；\n3.有分子动力学模拟（MD）、自由能微扰（FEP）、分子对接（Docking）等计算化学方法的实践经验；\n4.有多模态生物模型训练和开发经验；\n5.有数据集构建、评测体系搭建的实际经验。",
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