字节跳动生物分子结构大模型算法实习生-AML-科学计算

日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：科学计算团队成员来自于机器学习、分子动力学模拟、量子化学、计算材料、高性能计算等领域，我们结合深度学习、计算化学、高通量计算等手段，探索解决生物、物理、材料等自然科学领域的挑战性难题，也在实际应用中证明价值。 我们重点关注生物、材料领域，解决其中的挑战性难题： - 探索前沿的分子动力学模拟、增强采样、自由能和其他性质计算方法，并规模化应用在药物和材料发现中； - 覆盖多样的生物、材料体系的经验力场和机器学习力场，结合实验数据和大量高精度量子化学数据，解决复杂体系的精确模拟和性质预测问题； - 构建生物场景蛋白、核酸、有机小分子等体系的通用模型，解决结构预测、构象生成、性质预测、分子生成等问题； - 结合大语言模型和多模态能力，解决生物、材料领域的实际挑战； - 开发高效的DFT计算框架，解决复杂体系的量化计算问题。 课题介绍：随着计算能力的指数级增长，分子动力学、量子化学、深度学习和大语言模型的融合加速，推动了科学研究范式的突破。分子动力学结合量子化学与机器学习，在药物与材料领域展现出强大潜力；蛋白质语言模型利用大规模序列与结构数据，提升蛋白质建模、功能预测、构象预测及生成式设计的效率与准确性。同时，深度学习通过架构、数据和适用体系的扩展（Scaling），在复合物结构预测、蛋白与药物设计等问题上发挥越来越重要的作用，帮助解决过去难以克服的复杂科学挑战。此外，量子化学结合深度学习、量子嵌入与量子计算，实现多电子系统的精确建模，推动新一代物理化学技术的发展。这些创新不仅带来了理论突破，也在药物与材料研发等实际应用中展现出巨大价值。 结构是理解生命过程与实现药物理性设计的关键基础。我们致力于构建以结构为中心的多模态生物分子基础模型，采用统一架构支撑复合物结构预测、功能建模与分子设计等关键任务。依托紧密的团队协作，我们融合机器学习、结构生物学、计算化学与CADD等多学科方法，结合强大的计算资源与工程化能力，构建高精度、具备泛化能力的生物分子基础模型，推动领域实现突破性进展。 1、加入背景多元的研究团队，和机器学习、计算化学、计算生物等领域的团队成员密切配合，通过团队合作来追求重量级成果； 2、参与构建和优化覆盖全生物分子类型的复合物结构预测模型，共同定义和开发下一代复合物结构预测模型； 3、跟踪研究领域的最新进展，与团队共同建立广泛深入的专业认知； 4、通过广泛合作验证和推广计算工具，创造学术与社会价值。

1、负责运动科学领域的产品功能策划，包括用户调研、产品需求分析、竞品分析、功能规划与定义； 2、协调设计、研发、测试一起实现功能开发落地； 3、负责运动内容评测的架构梳理和推动 3、追踪产品的整个生命周期，关注用户体验与反馈，及时发现和解决问题。

1. 负责药房的日常运营管理，确保药品的合规销售与库存管理，提升客户满意度与服务质量； 2. 领导并管理药房团队，制定并实施团队培训计划，提升团队整体业务能力与服务水平； 3. 分析市场动态与消费者需求，制定有效的销售策略，推动药房业务增长与市场份额的提升； 4. 确保药房运营符合相关法律法规要求，维护良好的企业形象与社会责任感； 5. 与供应商建立并维护良好的合作关系，确保药品供应的稳定性与多样性，满足市场需求。

1、能够洞察目标企业对云计算、大数据、AI人工智能到需求，为客户提供阿里云对应的解决方案； 2、能结合企业经营发展目标，为目标企业提供数字化转型的相关建议，提升目标企业数字化发展能力； 3、有上海企业市场500强MNC跨国公司、生物医药头部企业、半导体行业、汽车零配件头部企业、高端装备制造业等行业客户业务拓展经验者优先； 4、能建立并维系重要客户客情关系，培育、建立、维系行业内重要生态伙伴关系； 5、负责重点项目商机挖掘、客情建立、业务布局、组织相关方案拓展，完成商机到回款全过程； 6、协调公司内部相关资源，完成项目推动与落地，承担项目售前到售后期间到客户需求响应及相关资源协调。