盐津铺子2026秋招:供应链与电商岗值不值得冲?
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作为一名AI药物研发辅助工程师,我具备扎实的AI算法基础和生物医药知识,熟悉高通量筛选数据分析、分子对接及模拟等技术。在多项药物研发项目中,我利用机器学习模型优化化合物筛选流程,有效提升了研发效率和成功率。我致力于通过AI技术加速新药发现进程,为人类健康贡献力量。
百济神州
清华大学(硕士项目)
清华大学计算生物学实验室
硕士 · 生物信息学
本科 · 生物科学
Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) · R · SQL
深度学习 · 图神经网络 (GNN) · QSAR建模 · ADMET预测 · 统计建模
GROMACS · AutoDock Vina · PyMOL · BLAST · DAVID · Pathway Analysis
分子对接 · 分子动力学模拟 · 高通量筛选数据分析 · 靶点发现 · 药理学 · 生物化学
数据清洗 · 特征工程 · 数据可视化 (Matplotlib, Seaborn, ggplot2) · Jupyter Notebook
Coursera
涵盖数据预处理、机器学习算法、深度学习基础及实际项目应用。
中国生物信息学学会
证明在基因组学、蛋白质组学数据分析和计算生物学方面的专业能力。
清华大学
授予在学业成绩、科研成果及综合表现方面均达到突出标准的毕业生。
北京大学
连续四年获得,表彰学业成绩排名位于专业前5%的学生。
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