人工智能驱动生命科学见习研究员

1.多模态深度学习算法研发：利用生物医学领域常见的多模态数据，针对数据未对齐、缺失值等问题，基于transformer等网络结构，研发高效的数据融合网络，并结合对比学习、MAE等，研发针对多模态的网络训练策略，最终将其应用于疾病诊断等下游分析任务中；

2. 基于基因组学、转录组学、蛋白质组学、影像组学等多组学数据，研究重大疾病的准确诊断及可解释性机理分析算法；

3.在顶级学术会议或期刊上发表研究成果。

1. 生物信息、计算机科学与技术、人工智能、应用数学等相关专业，本科及以上学历。

2. 要求熟悉机器学习与深度学习的基本理论，对深度学习研究某一领域有一定了解。要求至少熟练掌握PyTorch、TensorFlow、Caffe等框架中的一种。

3. 有技术有极致的追求，有超强的学习能力，愿意接受挑战，有强烈的好奇心及执行力。

4. 具备极强的自主探索、解决问题的能力和精神，针对研究过程中遇到的实际问题能够自主寻找解决方案。

5. 有学术会议/期刊论文发表经历者优先。