查看原文
其他

互联网和人工智能巨头招聘制药人才岗位整理

Chris 智药邦 2021-04-06

近年来,AI在多个医疗领域的应用取得显著进展。AI已经成功的应用于药物发现。

一些互联网和AI巨头纷纷涉足药物发现和开发领域。本文对这些公司招聘制药人才的岗位进行整理。
招聘信息均来自相关公司官方网站或微信公众号。


腾讯


招聘岗位:TEG11-药物AI研发工程师/研究员

工作职责
1.负责新药研发相关课题,包括设计药物研发项目,设计研发流程等。
2.跟踪当前药物设计最新方法,参与公司新药研发平台研发;
3.深入发掘计算化学、并行计算、人工智能等技术在药物发现研究中的应用。配合算法团队优化现有药物研发及设计工具和方法
工作要求
1.药物化学,有机化学、药学、生物化学、计算化学、计算生物学等相关专业博士毕业;或者硕士毕业,有三年以上工业界工作经验。
2.熟悉药物研发的流程和工具。有实际药物设计、药物发现项目经验者优先。
3.有药企药物化学工作经验者优先。
4.有机器学习算法在药物研发中的实际应用经验者优先;熟悉药物筛选以及其他化学信息学,生物信息学常用的数据库。
5.在药物化学或者药物设计领域发表过论文者优先。

(发布时间:2020年10月12日)


华为


招聘岗位:药物研发算法工程师

岗位职责
1.应用计算化学及计算机辅助药物设计(CADD)方法进行小分子药物设计工作;
2.开发AI辅助药物研发的深度学习算法。
岗位要求
1.计算化学,计算生物学或相关专业的博士;
2.熟悉基于结构的药物设计,基于配体的药物设计,分子对接,虚拟筛选,同源模建,药效团模型,QSAR,化学信息学等;掌握用模拟和计算软件进行计算机辅助药物设计的方法,对计算化学或计算生物学的理论有深入理解;
3.具备机器学习、深度学习的算法项目经验和理论基础;熟悉Linux操作系统, 掌握一种或以上编程或脚本语言,如Python, Shell, Java, C++ 等;熟悉至少一种深度学习算法框架,如pytorch,tensorflow等。
投递方式
邮件发送到cloudrecruit@huawei.com,邮件标题及简历附件命名方式:博士招聘+姓名+学校+意向职位名称
招聘岗位:基因组研发算法工程师
岗位职责
1.通过生物信息学和计算生物学常用算法和工具进行基因组数据的分析;
2.开发深度学习算法,以应用于基因组数据的分析。
岗位要求
1.生物信息学,计算生物学相关专业的博士;
2.熟练应用基因组数据领域常用的工具和算法;有独立完成算法开发的能力;
3.具备机器学习、深度学习的算法项目经验和理论基础;熟悉至少一种深度学习算法框架,如pytorch,tensorflow等。
投递方式
邮件发送到cloudrecruit@huawei.com,邮件标题及简历附件命名方式:博士招聘+姓名+学校+意向职位名称
(发布时间:2020年5月20日)

百度


招聘岗位:Biomap研究院-科研生态总监/经理
岗位职责
1.主导平台层面科研生态圈的建立,共同扩充SAB库;
2.负责对科学家背景创始人的早期企业和PI就多种可能的合作模式进行探讨,筛选孵化高价值技术团队并完成投资/合作开发;
3.主导组织和设计研究院的demo day/PR等交流活动,提高平台在对应科研领域的凝聚力和吸引力。 
任职要求
1.生物学、生物医学工程、药学、临床医学等相关专业硕士及以上,交叉学科背景优先;
2.在生物医疗行业领域相关岗位有3年及以上的工作经验,了解临床科研生态,具备一定产业资源(渠道、样本、技术等);
3.具备较强的资源统筹和生态建设能力,有医疗领域社群运营等相关工作经验者优先。
招聘岗位:Biomap研究院-临床事务总监/经理
岗位职责
1.主导平台临床合作生态圈的建立,建立临床转化研究合作联盟;
2.通过面向医生的多渠道沟通,深入科学交流 ,探讨复杂的信息和数据,建立牢固的学术关系,形成学术判断和课题方向;
3.覆盖集团关注的临床方向的关键意见领袖(KOL )的关系建立、日常维护和课题跟进;
4.参加临床专家咨询顾问会、研讨会和其他医学教育项目以及学术会议;
5.向内部跨职能部门提供反馈和学术洞见,与其他跨职能团队密切合作;
任职要求
1.要求具有高级医学 / 科学学位(医学博士、 医学学士 、药学博士优先),有医药行业或相关医疗卫生领域的工作经验;
2.至少 5 年在医学相关领域的相关经验,熟悉临床研究流程、治疗方案和专业协会治疗指南;
3.临床领域较好的专家资源库;
招聘岗位:BioMap研究院-计算化学科学家/资深科学家
岗位职责
1.应用分子模拟、机器学习等前沿技术进行数据分析和建模,指导药物设计;
2.基于文献调研与数据挖掘,结合湿实验数据采集和反馈,针对性改进和开发现有的靶点分析、分子模拟、分子生成、药物合成等方向的计算方法,开发新的计算方法或流程;
3.和计算生物学、AI、药化团队紧密配合,完成定制化开发和优化需求。
职位要求
1.生物信息学、计算化学及相关专业博士学位,或3年以上相关行业从业经验;
2.熟悉算法评价标准,能够独立设计反馈点,能够进行算法技术迭代;
3.熟悉药物开发环节,能够基于湿实验反馈结果进行算法开发策略调整;
4.具有良好的技术和行业视野,关注制药前沿技术发展,对AI生物计算方向有浓厚兴趣;
5.良好的英文文献阅读、沟通和写作能力,能利用各类计算和统计学技术方法进行研究,撰写分析报告和SCI研究论文 。
招聘岗位:BioMap研究院-多组学研究负责人/科学家
岗位职责
1.负责平台组学技术团队搭建;
2.负责平台多组学技术调研及产品设计,包括基因组学,转录组学,蛋白质组学,代谢组学,表观组学等;
3.搭建组学分析平台,构建计算资源、数据库、云计算一体化方案;
4.参与开发前沿组学数据分析的AI算法开发; 
任职要求
1.生物信息学、生物类、医学等相关专业硕士以上学历;
2.对至少一种组学(基因组、转录组、蛋白组、代谢组等)常见数据分析方法、数据分析软件有较全面的了解;
3.熟悉perl、python、R等编程语言(至少熟悉一种),熟悉Linux操作系统;
4.熟悉临床样本处理分析流程;
5.具有较好的英文读写能力、较强的学习能力与团队协作能力。
联系方式:如您投递职位或想与BioMap招募团队取得联系,请将简历发送至hr@biomap.ai,邮件名称为:姓名-投递职位-专业背景。
(发布时间:2020年9月26日)

字节跳动


招聘岗位:Research Scientist in Drug Discovery
职位描述
The candidate is expected to conductcutting-edge research in drug discovery and manufacturing, powered by AIalgorithms.
职位要求
1.Ph.D. in computer science, computational chemistry, mathematics, physics, cheminformatics, computational biology, bioinformatics or related discipline.
2.Extensive research experience in the following fields with outstanding publication record: structure-based orligand-based drug design, target identification and characterization, conformational analysis, molecular dynamics simulation, quantum mechanics, freeenergy calculation, synthesis planning, crystal structure prediction and etc.
3.Knowledge of AI and Machine Learning.
4.Adequate computer programming skills, familiar with high-performance computing.
5.Ability to work independently.
6.Team oriented collaboration.


参考资料
1.https://www.huaweicloud.com/careers/doctor/20200520183645642.html
2.https://careers.tencent.com/jobdesc.html?postId=1133931395387756544
3.https://jobs.bytedance.com/experienced/position?keywords=drug
4.https://mp.weixin.qq.com/s/NdB6_YMKHLNE7VbBmaUW-w#rd
5.https://www.labiotech.eu/medical/celgene-exscientia-ai-drug-discovery/

(Chris整理)

----------- End -----------





历史文章推荐    



华为云正在招聘药物研发算法工程师
再看DeepMind的AI蛋白质结构预测突破:生物计算时代正在到来
AI赋能制药行业CRO,都有哪些新进展
与经典统计学相比,机器学习的数据处理有哪些不同
近两年AI药物发现领域国内外重要投资:7项上亿美元,21项超千万美元
跨界者在行动:互联网巨头在AI药物发现方面,都做了哪些工作
AI药物发现的数据共享模式探索:以十大顶尖药企参加的MELLODDY项目为例
CDE征求意见的模型引导的药物研发(MIDD)是什么
真实世界数据生成真实世界证据:使用AI的价值和意义
虚实结合的AI药物发现:现场数据生成,模型迭代更新


    您可能也对以下帖子感兴趣

    文章有问题?点此查看未经处理的缓存