AI标注实习生（药物化学方向）

**Benchmark数据集专业校验**：参与药物化学领域评测数据集的构建与审核，核对分子结构、合成路线、反应机理、药物靶点、理化性质、构效关系等专业内容，修正数据错误、歧义、疏漏，保障评测数据集的专业精度与严谨度。

**AI模型输出专业QA评测**：针对大模型在药物化学问答、分子设计、合成路径规划、反应条件预测、文献结论推演等场景的输出结果，开展专业化人工质检，判断内容正确性、科学性、合规性，精准识别模型幻觉、专业错误、逻辑漏洞、常识偏差等问题。

**评测标准落地与迭代**：基于药物化学科研范式与行业通用标准，协助团队细化AI评测打分规则、错误分类体系、优劣判定标准，沉淀结构化QA评测模板，推动评测体系标准化、规范化迭代。

**专业内容兜底审核**：负责药物化学领域高难度、前沿性评测样例的专业兜底审核，核查相关文献、实验结论、行业共识，确保Benchmark评测结果贴合真实科研与工业研发场景

学历背景：**药物化学、有机化学、计算化学、CADD、制药工程、药理学**等相关方向，**博三及以上在读博士生**，科研功底扎实，高年级硕士科研能力优异者可酌情考虑。

专业基础：精通药物化学核心知识体系，熟练掌握有机合成、药物分子设计、反应机理、构效关系、靶点药物研发等专业内容，熟悉药物研发完整科研逻辑与行业通用规范。

科研能力：具备扎实的中英文专业文献检索、阅读与辨析能力，能够精准判断科研内容真伪、模型输出合理性，可快速识别前沿领域知识偏差与逻辑漏洞。

时间要求：能稳定实习1~3个月，每周可投入充足工作时间，保证任务高效落地、持续迭代。 **优先加分项**

有药物合成实验、分子模拟、AI辅助药物设计（AIDD/CADD）、化学知识库构建相关科研或项目经验。

了解大模型基本特性，有AI数据评测、模型微调、科学领域数据集标注/审核经验者优先。

发表过药物化学、有机化学、计算化学相关SCI论文，对细分前沿领域有深度研究者优先