杭州·余杭区
职位详情
岗位职责:
1. 研究内容：针对大模型在生命科学垂直领域中的应用需求，开展可交互大模型的预训练技术研究，涵盖数据配比与对齐、指令微调、数据增强及因果分析等关键技术，探索通用模型与专业模型的协同机制，构建支持人机协同的领域专用大模型体系。需结合主流深度学习框架，融合因果推理方法以增强模型能力，提升其在实际场景中的准确性与泛化性能。
2. 研究方向：人工智能、大模型技术、因果推断分析。
任职要求:
1. 具有人工智能、数据科学、计算机科学、统计学等相关专业博士学位。
2. 精通Python、C++、R、Perl、Shell中至少一种编程语言，具备良好的编码规范和实际项目经验。
3. 熟悉常用深度学习模型结构，熟练掌握Tensorflow、Pytorch、MxNet、Keras等至少一种深度学习框架；具备大语言模型跨域微调或图神经网络的训练、优化与部署实践经验；能持续跟踪技术前沿，具备一定技术创新能力，在NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI、PMLR等国际顶级会议或期刊发表过相关成果者优先考虑。
4. 英语能力优秀，善于学习思考，具备良好沟通表达能力，具有团队协作意识，能在聘期内产出高质量科研成果。
导师简介
刘扶芮，之江实验室研究专家，深圳市“孔雀计划”引进的海外高层次人才。主要研究方向为因果计算与人工智能技术及其在生命健康领域的应用。已在Nature子刊、JMLR等国际权威期刊和会议上发表论文40余篇，主持或作为核心成员参与国家重点研发计划、新一代人工智能国家科技重大专项等6项科研项目，研究成果两次荣获数据挖掘顶会SIGKDD十年时间检验奖，长期担任NeurIPS、ICML等顶级学术会议和期刊审稿人，曾于华为诺亚方舟实验室、德国马普所、微软亚洲研究院从事研究或访问工作。
1. 研究内容：针对大模型在生命科学垂直领域中的应用需求，开展可交互大模型的预训练技术研究，涵盖数据配比与对齐、指令微调、数据增强及因果分析等关键技术，探索通用模型与专业模型的协同机制，构建支持人机协同的领域专用大模型体系。需结合主流深度学习框架，融合因果推理方法以增强模型能力，提升其在实际场景中的准确性与泛化性能。
2. 研究方向：人工智能、大模型技术、因果推断分析。
任职要求:
1. 具有人工智能、数据科学、计算机科学、统计学等相关专业博士学位。
2. 精通Python、C++、R、Perl、Shell中至少一种编程语言，具备良好的编码规范和实际项目经验。
3. 熟悉常用深度学习模型结构，熟练掌握Tensorflow、Pytorch、MxNet、Keras等至少一种深度学习框架；具备大语言模型跨域微调或图神经网络的训练、优化与部署实践经验；能持续跟踪技术前沿，具备一定技术创新能力，在NeurIPS、ICML、ICLR、TPAMI、PMLR等国际顶级会议或期刊发表过相关成果者优先考虑。
4. 英语能力优秀，善于学习思考，具备良好沟通表达能力，具有团队协作意识，能在聘期内产出高质量科研成果。
导师简介
刘扶芮，之江实验室研究专家，深圳市“孔雀计划”引进的海外高层次人才。主要研究方向为因果计算与人工智能技术及其在生命健康领域的应用。已在Nature子刊、JMLR等国际权威期刊和会议上发表论文40余篇，主持或作为核心成员参与国家重点研发计划、新一代人工智能国家科技重大专项等6项科研项目，研究成果两次荣获数据挖掘顶会SIGKDD十年时间检验奖，长期担任NeurIPS、ICML等顶级学术会议和期刊审稿人，曾于华为诺亚方舟实验室、德国马普所、微软亚洲研究院从事研究或访问工作。
2026-07-04 12:52
IP属地：浙江杭州
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博士经验不限Java搜索算法Scala深度学习大模型算法多模态算法自然语言处理算法推荐算法C/C++Shell强化学习模型加速/性能优化Python
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