定义数字生命未来碳云智能2026年校园招聘

数字生命建模工程师：结合公司技术与产品研发战略，依托自有全库容生物芯片技术平台，融合数字生命建模技术开展标志物发现及诊断产品开发，构建精准数字化疾病诊断模型；负责人群队列百万级特征的机器学习建模，结合数字生命多维度数据优化语言模型诊断算法，提升疾病预测与诊断的准确性；运用数字生命建模技术进行疾病靶点蛋白Beta paratope、epitope分子模拟分析，实现诊断标志物的数字化设计与优化迭代；根据项目进展，完成数字生命建模相关分析报告撰写、专利申报及学术论文发表等工作。

AI算法研究员（药物方向）：负责药物发现相关AI算法研发，包括多肽、抗体及蛋白设计，靶点预测及分子性质预测；设计并优化机器学习与深度学习模型（如图神经网络、Transformer、生成模型），提升分子生成与筛选效率与准确性；与药理、结构生物学、化学合成等团队协作，将算法成果应用于药物筛选、候选分子优化及先导化合物发现；参与建立药物AI计算平台与数据分析体系，提升模型训练效率和算力利用率；跟踪AI及药物发现前沿技术（如多模态生成模型、蛋白质结构预测、强化学习分子优化等），探索创新应用；输出高质量技术文档、算法报告及科研论文，为公司药物研发提供数据驱动支持。

生物信息工程师：根据项目方案推进交付全流程，包括任务拆解、进度跟踪、节点确认、问题协调，确保交付时间与质量达成；支持部分项目售后分析任务；收集客户需求，沟通交付进度，反馈并处理异常情况，确保交付满足客户要求；整理数据、分析结果、报告及技术文档，保证交付内容准确、可用；协助归纳客户需求和研究思路，为项目提供技术参考和建议；对交付内容提供技术答疑和解读，帮助客户理解分析结果和方法；支持多组学数据或多维数据的标准化整合分析；关注生命科学前沿，归纳和总结客户需求及研究思路，提供学术意见。

硅基探针研发工程师：牵头研发蛋白、核酸、小分子等不同配体对应的3-5种高效低损耗试剂体系，深入探究氢键、范德华力等弱相互作用解离机制；优化解离体系关键参数，保障探针结构完整及芯片基底连接稳定，规避交叉污染、芯片受损等风险；开发处理流程工艺，建立配套质控体系及验收标准，形成标准化操作方案；开发辅助配套设备和创新检测载体，推动技术产品化落地。

产品经理（健康管理方向）：聚焦数字生命与精准医疗场景，负责健康管理互联网产品的全生命周期设计与优化，深度结合公司生物芯片技术、生成式AI算法等核心能力，落地“精准预测、主动干预”的产品理念，参与现有健康管理体系的方案迭代与体验升级；开展国内外健康管理及数字医疗领域产品调研，深度收集市场反馈、用户需求及行业前沿动态，结合百万级人群队列数据特征，挖掘用户在疾病预防、健康监测等场景的核心痛点，输出可落地的产品优化方案；主导产品上线后的埋点规划、数据管理与运营跟进，运用数据分析工具监控用户增长、留存及核心功能使用情况，定期输出产品、行业及竞争对手的数据分析报告，基于数据结论优化产品策略；制定并落地产品用户增长策略，联动研发、市场团队，将数字生命建模成果、精准诊断相关技术转化为用户可感知的产品价值，推动产品用户规模与核心指标持续增长；参与产品相关专利申报及技术成果转化配套设计，协同跨学科研发团队，确保产品功能与公司技术战略保持一致，助力“生命数字化、疾病数字化”的落地。

数字孪生产品经理：围绕OpenClaw等AI Agent编排平台，深度融合硅基生物芯片、多组学数据解析、数字生命建模等交叉领域，打造检测-干预-再检测的全流程闭环、可视化智能系统；主导核心模块设计与开发；融合应用工具链集成和工程化落地；开发AI驱动的芯片数据解析算法，实现芯片信号与生物功能的精准映射；参与数字生命建模核心技术研发，结合大模型与多Agent架构，实现生命系统动态模拟、功能预测与优化；对AI与生物科技交叉领域有极致热情，自驱力强，敢于挑战跨学科技术难题；具备优秀的逻辑思维、跨领域沟通协作能力，能快速适配多学科项目节奏；注重技术落地，追求“理论+实践”结合，有强烈的成果转化意识；具备一定的跨学科学习能力，愿意探索AI在生物、芯片领域的创新应用。