角色：AI工程师将成为我们AI团队中不可或缺的一员，专注于利用人工智能来增强我们在量子QSAR研究方面的能力。这个角色需要对数据和特征工程、神经网络和其他复杂的机器学习模型有独特的专业知识，并对量子化学原理在QSAR模型中的应用有扎实的理解。
候选人要求：
• 计算机科学或工程学（包括人工智能、机器学习和人机交互）学士或硕士学位
• 对数据和特征工程、神经网络和其他复杂的机器学习模型有深入的专业知识
• 对量子化学原理在QSAR模型中的应用有扎实的理解
• 熟练掌握Python、C++、Java或Scala等编程语言
• 有使用Q-Chem、Gromacs等工具的经验
• 具备解决复杂问题的强大分析能力
• 具备良好的人际交往和沟通能力（包括书面和口头沟通），能够向非技术人员解释技术概念
• 能够独立工作，并能在团队环境中进行合作
• 对学习和适应新技术和问题领域充满热情
• 有3-5年的人工智能应用开发方面的软件开发或数据工程师工作经验者优先，但不是必需的。
主要职责：
数据工程：
• 开发和实施数据获取、预处理和增强策略，以确保量子化学数据适用于量子QSAR模型的高质量数据集。
• 设计和维护数据管道，确保效率和可扩展性。
• 处理多维数据集，理解化学和生物数据的复杂性。
特征工程：
• 使用高级统计技术从复杂数据集中识别相关特征。
• 优化特征选择和提取过程，提高模型的准确性和性能。
• 与领域专家合作，将领域特定知识融入特征工程。
机器学习模型工程：
• 为QSAR研究设计、开发和部署机器学习模型，融入量子化学原理。
• 使用各种指标持续评估和改进模型性能。
• 实现最先进的机器学习算法，并将其适应量子化学框架。
量子化学应用：
• 应用量子化学技术增强传统机器学习模型。
• 与量子化学和高性能计算专家合作，优化量子QSAR算法。
• 保持对量子化学最新进展的了解，并评估其在QSAR研究中的适用性。
自动化：
• 开发高度自动化和集成的软件流水线，利用人工智能实现无缝执行端到端的量子QSAR研究。
协作和沟通：
• 与药物化学家、高性能计算和IT专家等跨职能团队密切合作。
• 向非技术利益相关方介绍复杂的技术信息。
• 参与研究合作并为学术出版物做出贡献。
薪资范围：每年80,000 - 120,000澳元 
悉尼