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-AI药物结构",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "阿里巴巴控股集团",
"location": "北京 / 杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "电子商务 / 云计算 / 人工智能",
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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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"compensation": {
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"requirements": {
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"degree": "计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位",
"language": "8.良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1.蛋白质结构预测模型研发：开发与迭代蛋白质及复合物结构预测模型；\n2.生成式蛋白质设计：基于生成式架构，开发并优化蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型；\n3.蛋白互作与结合建模：构建蛋白-蛋白相互作用预测与分子对接模型，研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应等预测方法，优化候选分子；\n4.设计-验证-迭代闭环：与湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测）紧密协作，基于实验反馈迭代优化模型与设计策略。",
"requirements_text": "1.计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位；硕士学历需具备5年以上相关研发经验；\n2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力；\n3.熟悉Transformer、生成模型、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有实际模型训练经验；\n4.具备扎实的蛋白质科学基础，理解序列-结构-功能关系、蛋白质物理化学性质与结构生物学基本原理；\n5.熟悉蛋白质结构AI领域主流方法与工具，如AlphaFold2/3、RoseTTA、ESM等，了解其原理与适用边界；\n6.熟悉蛋白质结构相关数据库（PDB、UniProt、SAbDab、OAS等）的使用与数据处理；\n7.有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文；\n8.良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力。",
"skills": [AI生成
"Python",
"PyTorch",
"TensorFlow",
"深度学习",
"数据库",
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"preferred_qualifications": "未披露",
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"fulltext": "算法工程师-AI药物结构\n算法工程师-AI药物结构\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.蛋白质结构预测模型研发：开发与迭代蛋白质及复合物结构预测模型；\n2.生成式蛋白质设计：基于生成式架构，开发并优化蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型；\n3.蛋白互作与结合建模：构建蛋白-蛋白相互作用预测与分子对接模型，研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应等预测方法，优化候选分子；\n4.设计-验证-迭代闭环：与湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测）紧密协作，基于实验反馈迭代优化模型与设计策略。\n\n职位要求\n1.计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位；硕士学历需具备5年以上相关研发经验；\n2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力；\n3.熟悉Transformer、生成模型、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有实际模型训练经验；\n4.具备扎实的蛋白质科学基础，理解序列-结构-功能关系、蛋白质物理化学性质与结构生物学基本原理；\n5.熟悉蛋白质结构AI领域主流方法与工具，如AlphaFold2/3、RoseTTA、ESM等，了解其原理与适用边界；\n6.熟悉蛋白质结构相关数据库（PDB、UniProt、SAbDab、OAS等）的使用与数据处理；\n7.有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文；\n8.良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1.蛋白质结构预测模型研发：开发与迭代蛋白质及复合物结构预测模型；\n2.生成式蛋白质设计：基于生成式架构，开发并优化蛋白质从头设计、抗体序列优化等模型；\n3.蛋白互作与结合建模：构建蛋白-蛋白相互作用预测与分子对接模型，研发抗体-抗原结合、亲和力、突变效应等预测方法，优化候选分子；\n4.设计-验证-迭代闭环：与湿实验团队（蛋白表达、纯化、生物物理表征、功能检测）紧密协作，基于实验反馈迭代优化模型与设计策略。\n1.计算生物学、生物信息学、计算机科学、结构生物学、生物物理、计算化学或相关专业博士学位；硕士学历需具备5年以上相关研发经验；\n2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力；\n3.熟悉Transformer、生成模型、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有实际模型训练经验；\n4.具备扎实的蛋白质科学基础，理解序列-结构-功能关系、蛋白质物理化学性质与结构生物学基本原理；\n5.熟悉蛋白质结构AI领域主流方法与工具，如AlphaFold2/3、RoseTTA、ESM等，了解其原理与适用边界；\n6.熟悉蛋白质结构相关数据库（PDB、UniProt、SAbDab、OAS等）的使用与数据处理；\n7.有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文；\n8.良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力。",
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