夜雨聆风一、实验室简介
牧原实验室是由河南省人民政府于2023年6月25日批准成立，由西湖大学和西湖牧原合成生物研究院牵头组建的河南省实验室。
牧原实验室面向我国粮食安全、生物制造产业发展等重大战略需求，聚焦合成生物领域科技发展前沿，坚持以科技引领和创新性转化为牵引，开展重大前沿基础研究和关键技术攻关，并致力于建立世界一流的合成生物研究、人才培养基地及产业创新平台，为生物经济和生态环境可持续发展做出突破性贡献，推动国家及中部地区合成生物产业集群高质量发展。
二、中心介绍
牧原实验室交叉学科研究中心的方向为AI智能辅助合成生物开发研究。主要聚焦涵盖计算机、信息、电子、工程等多交叉学科的合成生物在环境检测和保护治理、生物安全和诊断防治、 智慧农业等领域的综合性研究和应用，构建合成生物上下游链条及辐射网络的产业布局，大力助推生物产业经济全方位快速发展。
三、PI介绍
杨林，1999年毕业于西安交通大学，获工学学士学位；2002年获西安交通大学信息与通讯工程硕士学位；2006年、2009年分别获罗格斯大学电子与计算机工程硕士和博士学位。2009年至2011年，担任罗格斯大学病理学系、放射学系和生物医学工程系助理教授。2011年至2014年，担任美国肯塔基大学计算机系助理教授。2014年至2019年通过preeminence hiring在计算机系，电子工程系和生物医学工程系三系任职，并于2015年获得终身副教授(Tenured Associate Professor)。2020年加入西湖大学工学院，成立人工智能与生物医学影像实验室，从事人工智能、医学影像、机器学习、计算机视觉和医疗大模型等方面的研究工作，现为西湖大学工学院人工智能系终身教授 (Tenured Professor)。
四、招聘岗位
岗位一：AI大模型(人工智能与化学、生物学、病理学交叉方向)研究员/副研究员/助理研究员（1人）
工作地点： 郑州
岗位职责
围绕合成生物学、兽医病理等交叉领域，开展 AI 大模型、多模态模型与智能体系统的构建、适配和应用研究，支撑知识问答、文献理解、实验设计辅助、病理诊断辅助、报告生成和科研决策支持等任务。 构建面向领域场景的数据体系与知识体系，整合文献文本、实验记录、病理图像、组学数据、序列与结构信息、时序监测数据等多源异构数据，提升模型的领域理解与泛化能力。 研究适用于生命科学与病理场景的模型方法，包括但不限于领域继续预训练、监督微调、参数高效微调、偏好优化、蒸馏、检索增强生成、多模态对齐、知识增强、可解释性与不确定性建模。 推动算法研究向系统能力转化，建设数据处理、模型训练、评测、推理服务、工具调用、智能体工作流和应用接口等全流程能力，形成可复用、可迭代、可部署的技术架构。 与合成生物学、兽医病理及相关业务团队协同，定义任务目标、数据标准、标注规范和评测基准，形成“问题定义 - 算法研究 - 系统实现 - 场景验证”的闭环。 推进大模型在农业、生物制造、病理分析和科研辅助等场景中的落地应用，持续优化效果、效率、稳定性、成本和可维护性。
任职条件
人工智能、计算机科学、计算生物学、生物信息学、医学影像、兽医病理或相关专业博士学位。 具有较强的大模型研究与开发能力，原则上具备 2 年以上相关研究或项目经验。 在以下方向中至少具备两类较强积累：
大模型与生成式 AI 算法研究经验，如预训练、监督微调、参数高效适配、偏好优化、蒸馏、长上下文建模等。 多模态建模与表示学习经验，如文本、图像、时序、序列、结构或图数据的联合建模。 大模型应用系统构建经验，如检索增强、知识增强、结构化信息抽取、工具调用、智能体工作流、复杂任务编排等。 模型系统与架构实现经验，如分布式训练、推理优化、服务部署、评测体系建设、工程平台化等。
优先条件
在人工智能、计算生物学、生物信息学、医学影像或相关交叉领域发表过高水平论文，或拥有高质量开源成果、成熟系统落地经验。 具有科学智能、生命科学 AI、病理图像分析、生物序列建模、结构生物学建模、知识图谱或实验闭环优化相关经验。 熟悉 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM、量化部署、推理加速等模型服务与推理优化方案。 具有生物学或病理学场景中的实际项目经验，能够与领域专家高效协作，将复杂问题抽象为可训练、可评测、可部署的 AI 任务。 有从算法研究到应用交付的完整经历，能够兼顾模型效果、系统效率、可解释性和工程可维护性者优先。
岗位二：合成生物学(生物制造、酶催化方向)研究员/副研究员/助理研究员（1人）
岗位职责
围绕合成生物学在农业、畜牧业及生物制造领域的应用，开展关键技术研发，涵盖合成饲料开发、微生物代谢工程优化、农业废弃物生物转化、生物基氨基酸制备等方向。 聚焦生物基氨基酸及相关生物制造关键技术攻关，推动小品种氨基酸的规模化、低成本生产，服务农牧业绿色低碳和高效可持续发展。 开展蛋白质结构预测、蛋白质理性设计与酶功能优化研究，结合实验与计算方法解析结构 - 功能关系，提升关键酶或功能蛋白的催化效率、稳定性和应用性能。 设计和优化生物合成路径，结合 AI 工具开展基因编辑、代谢网络设计、通路优化、通量分析与过程建模，提升菌株性能与生物合成效率。 推动实验室成果向中试放大和产业应用转化，建立“生物合成 - 中试验证 - 农业应用”闭环体系。 与 AI 团队协同，为交叉领域模型研究提供任务定义、领域知识、数据支持和实验反馈，促进 AI 与合成生物学的深度融合。 牵头或参与申报国家级、省部级及企业合作科研项目，持续推进高水平成果产出与技术转化。
任职条件
合成生物学、生物工程、发酵工程、微生物学、生物化学、生物信息学或相关专业博士学位。 具有 2 年以上合成生物学或相关方向研究经历，具备农业、畜牧业、生物制造等相关应用研究或项目经验者优先。 熟练掌握基因编辑、代谢工程、菌株改造、发酵工艺优化等核心技术。 具备较强的实验设计与问题分析能力，能够独立推进从靶点设计、通路构建到实验验证和工艺优化的研究工作。 熟悉合成生物学相关工具链和基础分析方法，能够使用 Python、R、SQL 等进行数据处理与分析，具备生物信息学分析经验者优先。 具备良好的中英文文献阅读、学术写作和项目沟通能力，以第一作者发表过高水平论文者优先。 具有较强的跨学科协作意识，能够与人工智能、计算建模及工程团队协同开展交叉研究。
优先条件
具有蛋白质三维结构预测、结构建模、蛋白质理性设计或活性位点分析经验。 具有酶催化动力学研究经验，熟悉酶反应速率分析、底物特异性研究、催化效率优化及相关实验设计与数据分析。 具有酶工程、蛋白质工程或定向进化经验，能够结合实验与计算方法开展酶功能改造和性能优化。 具有代谢通路设计、代谢流分析、菌株性能提升或发酵工艺放大经验。 具有生物信息学与 AI 结合经验，如蛋白质结构预测辅助分析、多组学数据整合、序列功能预测、生物设计工具开发等。 具有合成饲料开发、农业微生物工程、生物基产品产业化、中试放大或应用转化经验者优先。 熟悉 CRISPR 精准编辑、代谢网络建模、BioCAD、COBRA、结构生物学分析工具等相关技术体系者优先。
五、应聘方式
报名时间：招满即止，有意应聘者请从速投递应聘材料。 申请材料：请将个人简历及相关附件证明材料以一个pdf文件形式发送到：zhoululu@muyuanlab.com，邮件标题及附件简历命名方式为：牧原实验室交叉学科研究中心【XXXXXXX方向】-应聘岗位-本人姓名-毕业学校/工作单位。 招聘流程：岗位投递-简历初筛-组织考核-体检和考察-公示-录用和协议签订-报到入职。我们将通过电话或邮件向符合应聘条件的应聘者发出面试通知。三个月内没有收到面试通知者可自行放弃等待。因接待能力所限，谢绝自行来访。 进技术交流群请添加AINLP小助手微信（id: ainlp2)
请备注具体方向+所用到的相关技术点 
关于AINLP
AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区，专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享，主题包括LLM、预训练模型、自动生成、文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、知识图谱、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等，欢迎关注！加技术交流群请添加AINLP小助手微信(id：ainlp2)，备注工作/研究方向+加群目的。
