算法工程师-AI For Science

1. 主导面向科学场景的基础模型与核心算法研发，包括但不限于：科学基础模型（如分子，蛋白质、基因，细胞等），生成式AI模型在科学任务中的设计与优化，多模态科学数据的表征学习与推理算法，基于智能体的自动化科研探索；

2. 探索端到端的智能建模范式，快速迭代并构建高性能、可落地的AI系统；

3. 结合大规模分布式训练与高性能计算，产出高影响力技术成果（论文、专利、开源项目或云上服务）；

4. 推动AI for Science方向的技术沉淀与产品化，强化阿里在该领域的技术领导力。

1. 计算机、人工智能、应用数学或相关专业硕士/博士学位；

2. 扎实的算法功底与工程实现能力，熟练掌握PyTorch/TensorFlow/JAX等主流深度学习框架；

3. 在大模型、生成式AI、表示学习、序列建模或科学计算等方向有深入研究或项目经验；

4. 具备优秀的科研创新能力与跨团队协作能力。

优先考虑：

5. 在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ACL、KDD等顶会，或Cell、Nature、Science（CNS）及知名子刊发表过论文；

6. 有大规模模型训练、科学智能（AI4S）项目经验，尤其在生物，医药等科学领域的交叉应用背景者优先；

7. 对将AI技术应用于科学发现有强烈兴趣（无需生命科学或材料学专业背景，但需具备快速学习能力）。