阿贡国家实验室博士后职位--使用机器学习和百万兆级运算发现癌症治疗药物

职位描述

阿贡国家实验室立即开放博士后研究人员，为临床前癌症研究开发新的数据驱动模型和工作流程，以确定潜在的肿瘤生长小分子抑制剂。这项工作将在我们即将推出的exascale超级计算机Aurora上进行。

成功的申请人将与一个跨学科的科学家团队合作，开发数据驱动技术，使用机器学习和深度学习进行药物设计和药物反应预测模型，以帮助癌症患者的治疗。阿贡大学的研究人员开发了一个可扩展的工作流程，用于预测2019冠状病毒疾病小分子及其活性，该项目的一个关键目标是扩展和构建癌症研究的工作流程。2019冠状病毒疾病研究中的一些分子目前正处于不同的优化和开发阶段，这为您提供了与芝加哥大学以及全国各地的各种实验组进行互动的机会。

担任此职务时，您将：

利用化学表征、大型语言模型（用于基因组和蛋白质组数据）构建新的人工智能方法，以建议针对各种癌症相关蛋白质/生物分子的小分子设计。

使用数据驱动模型进行药物设计和肿瘤反应预测，以优化临床前药物筛选，并推动癌症患者的精确医学治疗。

研究和开发新的高通量工作流，以便在超级计算机上有效地扩展药物设计模型。

与Argonne Leadership Computing Facility的科学家合作，作为Aurora Early Science项目的一部分，将计算药物筛选提升到只有exascale超级计算机才能实现的规模。

在由计算科学家、实验和计算生物学家、计算机科学家、应用数学家和ML/DL专家组成的多学科协作环境中工作。

岗位要求

所需技能和资格：

近期或即将完成博士学位+0-3年计算生物学、计算机科学、生物科学、电气工程或相关领域的经验

了解基本生物化学，如蛋白质结构、功能和动力学

有在Python中实现和评估深度学习模型的经验，使用深度学习框架，如Pytorch和/或Tensorflow（Keras）

在高性能计算（HPC）环境中运行应用程序的经验

深入理解python机器学习模块

实施复杂工作流的经验

能够通过出版物和演讲交流科学和技术进步，并能够为研究提案的制定做出贡献

塑造阿贡核心价值观的能力：影响力、安全、尊重、诚信和团队合作

首选技能和资格：

有深度生成模型和/或基于图形的模型的经验

小分子对接和蛋白质受体分子动力学模拟的经验

应用结构-活动关系方法的经验

长期（固定期限）和全职

美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory，简称ANL）是美国政府最早建立的国家实验室，也是美国最大的科学与工程研究实验室之一——在美国中西部为最大。阿贡前身是芝加哥大学的冶金实验室 (Metallurgical Lab) ，现在隶属于美国能源部和芝加哥大学。诺贝尔物理学奖得主费米于1942年在此领导小组建立了人类第一台可控核反应堆（芝加哥一号堆，Chicago Pile-1)，完成了曼哈顿计划的重要一环，并且使人类从此迈入原子能时代 。阿贡谋求解决许多科学挑战，包括在材料科学、物理、化学、生物学、生命和环境科学、高能物理、数学和计算科学，包括高性能计算方面的实验和理论工作(现有Mira超级计算机, 2021年将部署美国下一代exaFLOPS超级计算机Aurora )。阿贡令人激动和领先的研究今天为社会带来价值，也为未来的技术突破打下基础。

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