北京内推 | 微软亚洲研究院机器学习组招聘AI药物发现研究实习生

2022 年 5 月 27 日 PaperWeekly
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微软亚洲研究院

微软亚洲研究院机器学习组 致力于从算法、应用和理论层面推进人工智能前沿研究,加速人工智能在自然科学和产业应用中的探索。机器学习组开发了 LightGBM,LightLDA, Dual Learning, Graphormer 等多个受欢迎的算法工具包等,多次夺得国际比赛冠军,并持续产出高质量学术论文。


AI药物发现研究实习生
坐标:北京
岗位职责
参与 AI for Drug Discovery 项目科研项目,撰写高质量论文,设计实现前沿算法。具体方向包括但不限于: 
1. 基于深度学习的药物发现应用研究,如分子生成,药物-药物反应预测,药物协同性预测,靶点-药物关系预测等;
2. 深度学习模型在算法层面创新,如图神经网络、预训练算法(蛋白质、分子应用)等。
岗位要求
1. 扎实的数理基础知识,相关方向背景知识;
2. 编程能力较强,熟练使用 PyTorch/Tensorflow 等深度学习库;
3. 希望你勤奋,主动,有良好沟通协作能力;
4. 尽量保证 5-6 个月实习时长。
加分项
1. 有机器学习或相关方向顶会顶刊论文发表;
2. 有丰富的计算化学、生物知识,会熟练使用相关软件等。

 投递方式 

📪 lijuwu@microsoft.com

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AI技术中的机器学习、深度学习、自然语言处理等技术能够提高制药数据、信息的处理效率,对于药物研发过程中的新药发现,可以代替研究人员有限的知识储备和想象力,发现原来很难、甚至不可能发现的靶点,这也是AI在制药领域最大的价值点,AI还可以预测候选药物的性能如药物的吸收、代谢、毒性、不良反应等,缩小后期实验范围,降低临床失败概率,大幅降低新药研发的时间、资金成本。机器学习和深度学习算法已在多个药物发现过程中实施,例如肽合成、基于结构的虚拟筛选、基于配体的虚拟筛选、毒性预测、药物监测和释放、药效团建模、定量构效关系、药物重新定位、多药理学和理化活性。过去的证据加强了人工智能和深度学习在该领域的实施。此外,新颖的数据挖掘、管理和管理技术为最近开发的建模算法提供了关键支持。总之,人工智能和深度学习的进步为合理的药物设计和发现过程提供了绝佳的机会,最终将影响人类。

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