职位&公司对比

招聘中
  • 生物/制药
  • 已上市
招聘中
某中型保险公司

职位详情

  • 上海
  • 3-5年
  • 硕士
  • AI
  • 生物医药

Key Responsibilities · Partner with chemistry, biology, and R&D teams to develop AI/ML models for molecular design, compound screening, and predictive toxicology. · Identify opport来自BOSS直聘unities to apply generati来自BOSS直聘ve AI, deep learning, and simulation tools to shorten discovery and R&D timelines. · Design AI solutions to support Clinical, CMC and Commercial operations,, e.g. real-world data analysis, personalized engagement. · Deploy AI-driven automation tools (e.g., NLP, robotic process automation, API) for workflows in manufacturing, supply chain, Finance and regulatory compliance. · Ensure seamless integration of AI solutions with existing enterprise systems (e.g., ERP, Veeva, CRM). · Ensure AI solutions adhere to regulatory standards and ethical guidelines. Qualifications · Education: Advanced degree (PhD/MS) in Computer Science, Data Science, Computational Chemistry, Biology, or related field. · Experience: 3+ years in AI/ML roles, preferably in pharma/life sciences. Proven track record in drug discovery (e.g., generative chemistry, bioinformatics). · Technical Skills: · Expertise in Python, TensorFlow/PyTorch, and cloud platforms (AWS/Azure). · Familiarity with cheminformatics tools (e.g., RDKit, Schrödinger) and clinical/commercial data systems. · Domain Knowledge: Understanding of pharmaceutical R&D, clinical trial phases, and commercia来自BOSS直聘lization processes. Soft Skills: Strong leadership, communication, and stakeholder management abilities.

职位详情

  • 上海
  • 3-5年
  • 硕士
  • 大模型
  • 强化学习

工作职责 1. 理解保险业务+医疗健康行业的大模型应用需求,利用大模型分析与处理保险+医疗健康行业的应用场景,如:营销、理赔、就医服务等,提升业务效能。 2. 负责选择合适的预训练模型和数据集,进boss行数据处理,模型微调,模型评测等工作,必要时加直聘入RLHF人类反馈强化学习。 3. 追踪前沿大模型在保险+医疗健康行业中的应用,结合公司业务场景,探索并推动大模型场景落地。 任职资格 1. 理解保险业务+医疗健康行业的大模型应用需求,利BOSS直聘用大模型分析与处理保险+医疗健康行业的应用场景,如:营销、理赔、就医服务等,提升业务效能。 2. 负责选择合适boss的预训练模型和数据集,进行数据处理,模型微调,模型评来自BOSS直聘测等工作,必要时加入RLHF人类反馈强化学习。 3. 追踪前沿大模型在保险+医疗健康行业中的应用,结合公司业务场景,探索并推动大模型场景落地

技能解析

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    技能解析

    专有技能
    • 数据处理

      数据来自CSL职业科学研究室

      工作时间

      上午9:00   -   下午6:00
      双休不加班

      公司福利

      • 五险一金
      • 补充医疗保险
      • 加班补助
      • 年终奖
      • 带薪年假
      • 员工旅游
      • 免费班车
      • 节日福利

      备注

      职位发布者未明确表明公司信息,具体可咨询职位发布人进行确认。

      更新于 2025-05-11