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高级人工智能大模型应用工程师 · 6年经验 · 南京正开软件开发
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技术能力
。算法与建模：熟悉结构药物设计（SBDD）、分子优化（SBMO）及可合成分子生成相关方法；了解贝叶斯流网络、扩散模型、自回归与离散流等在分子生成与路径精炼中的应用；具备基于 scikit-learn、XGBoost、LightGBM 的建模与特征工程经验。后端开发：熟练使用 Python、FastAPI 设计与实现 RESTful API，进行异步与并发优化；具备 PostgreSQL 建模与 Redis 缓存使用经验。前端与工程：掌握 React、TypeScript、Ant Design、Vite，能开发数据管理与可视化界面；熟悉 Git、Docker、Docker Compose 及 Nginx 配置，具备从开发到部署的完整工程能力
项目经验
与 NJmat 药物与材料 AI 研发平台 的设计与开发。平台涵盖基于深度学习的结构药物设计（SBDD）、分子优化（SBMO）与可合成化学空间探索：包括 MolCRAFT 系列（贝叶斯流网络、连续参数空间分子生成与优化）及 ReaSyn 迭代式合成路径精炼等模块。负责 NJmatML 商业版 的架构与实现，采用前后端分离：后端使用 FastAPI 提供数据管理、模型训练、单/批量预测及相关性分析、特征选择、PCA 等 API，集成 scikit-learn、XGBoost、LightGBM，配合 PostgreSQL 与 Redis；前端使用 React 18、TypeScript、Ant Design、Vite 与 Recharts 构建管理界面与数据可视化。完成从蛋白质预测、分子生成、分子对接到 ADMET 预测的端到端药物研发演示流程，并编写 Docker Compose 与 Nginx 配置，支持一键部署与生产环境运维。项目支撑了材料/药物科学场景下的机器学习建模与算法落地。
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