从重要问题出发
围绕虚拟细胞、基因序列基础模型与自主科学发现，选择具有长期价值、值得持续研究的问题。
我们的工作
把长期目标，落实到每一次建模、实验与验证。
许多疾病仍缺少有效的理解和治疗手段。我们相信，人工智能、实验科学与自动化形成闭环之后，可以更系统地认识细胞状态、验证疾病机制，并提高科学发现的效率。
我们从具体问题出发，让算法、生物与工程团队共同定义路径，再用真实实验检验判断。长期方向需要耐心，真正的进展也来自日复一日扎实的研究与协作。
在跨学科协作中推进
算法研究者、生物科学家、实验与自动化工程师共同定义问题、拆解路径，并对最终结果负责。
让结果经得起验证
模型的价值需要实验回答。我们尊重证据、重视可复现，也认真对待每一次不符合预期的结果。
团队
来自科研、工程与产业一线的跨学科团队。
团队成员长期工作在生物学、人工智能、数学与药物研发的交叉领域，既有前沿研究经验，也有把技术推进到真实研发场景的实践。
学术与科研背景MIT、清华大学、北京大学、芝加哥大学、卡内基梅隆大学、浙江大学等
产业与机构经历Broad Institute、Harvard Medical School、Sanofi、Arc Institute、XtalPi、Microsoft Research、阿里巴巴、IBM Research 等
开放岗位 · 09
寻找志同道合的伙伴。
无论你深耕算法、生物科学、细胞实验、自动化还是组织建设，我们看重扎实的专业能力、独立判断、坦诚协作，以及把研究推进到真实结果的执行力。
AI 研究5 个岗位
01算法研究高级科学家从第一性原理出发，为复杂生命系统寻找新的数学表征与推理范式
你将参与
- 研究复杂生物大分子及交互网络的底层数据结构，建立降维且高保真的数学表征。
- 从科学认识论出发，设计可自主生成科学假设、并在物理验证反馈中自我进化的算法逻辑。
- 基于多模态生物数据优化生成式 AI 与大语言模型训练，提升复杂生物物理约束下的推理能力与鲁棒性。
我们期待
- 数学、理论物理、计算机科学或相关专业博士，具备扎实的数理推导与系统级建模能力。
- 在信息论、复杂网络科学、图学习或深度生成模型方向有深厚积累。
- 能够理解生物学数据的物理与统计意义，对生命科学及第一性原理建模有长期兴趣。
02AIVC 虚拟细胞基础模型研究员用多组学基础模型理解、预测并设计细胞状态
你将参与
- 围绕多组学、多模态数据构建 AI+Bio Foundation Model。
- 构建单细胞扰动预测模型，提升对未知扰动、细胞类型、细胞系和患者的泛化能力。
- 与实验团队建立最小实验闭环，用模型预测指导 wet-lab 验证，并让实验反馈推动模型迭代。
- 支持药物筛选、靶点发现、细胞重编程、细胞治疗设计与疾病机制推理等真实场景。
我们期待
- 熟悉深度生成模型、表示学习、序列建模、图模型或基础模型训练方法。
- 熟悉 PyTorch / JAX，具备完整的模型研发和实验能力。
- 理解 single-cell omics、Perturb-seq、CRISPR screen、drug perturbation、multi-omics 或 spatial omics。
- 能独立完成数据处理、模型设计、训练调优、评估分析与论文级复现。
加分项
- 单细胞基础模型、扰动或药物响应预测、细胞状态建模及多组学融合经验。
- scGPT、Geneformer、scVI、CPA、GEARS、STATE、CellFM 等相关方向经验。
- 大规模模型训练、公开评测优秀成绩、顶会顶刊论文或生物实验理解能力。
03Agent 自进化算法研究员让智能体在科学任务、实验反馈与长期记忆中持续进化
你将参与
- 研发面向生物医药科学发现的多智能体系统，覆盖假设生成、证据检索、机制推理与实验设计。
- 构建自进化 Agent 框架，使系统基于文献、模型预测、实验结果和专家评价持续优化。
- 研究长期记忆、任务分解、工具调用、规划与反思机制，提升复杂科研任务的稳定性和可控性。
- 与算法、生物、实验和产品团队协作，把 Agent 推进到真实科研工作流。
我们期待
- 熟悉 LLM Agent、multi-agent system、tool use、RAG、planning、reflection、memory 或 workflow orchestration。
- 具备机器学习、深度学习或强化学习基础，能够独立阅读和复现前沿论文。
- 熟练使用 Python，熟悉 PyTorch / JAX / Transformers / LangGraph / LlamaIndex / vLLM / Ray 等技术栈。
- 兼具研究与工程实现能力，能在开放问题中定义目标、快速验证和迭代。
加分项
- LLM Agent、AI Scientist、自动化科研、知识图谱或因果推理相关论文及开源项目。
- 对靶点发现、疾病机制、药物筛选、细胞治疗或 CRISPR 扰动实验的理解。
- 复杂系统工程、强化学习、MCTS、program synthesis 或 neuro-symbolic reasoning 背景。
04自主科学发现系统研究员把科学发现抽象为可计算、可执行、可评估的智能系统
你将参与
- 研究 AI 时代的科学发现范式，将科学问题的产生与验证抽象为可计算、可执行、可评估的系统。
- 建立评价与验证体系，衡量假设新颖性、证据强度、机制完整性、可证伪性与实验价值。
- 设计面向生物医药发现的自主智能系统，构建自进化 Scientific Agent 框架。
- 通过自动化实验和真实生物学问题持续验证系统能力。
我们期待
- 熟悉 LLM Agent、multi-agent system、tool use、RAG、planning、reflection、memory 或 workflow orchestration。
- 具备机器学习、深度学习或强化学习基础，能够独立阅读和复现前沿论文。
- 熟练使用 Python，并熟悉相关模型与 Agent 工程技术栈。
- 对科学发现、AI for Science、生物医药、知识图谱、因果推理或自动化实验有强烈兴趣。
加分项
- AI Scientist、自动化科研、知识图谱或因果推理相关研究与开源经验。
- 构建可观测、可调试、可复盘复杂系统的工程经验。
- 强化学习、MCTS、program synthesis、neuro-symbolic reasoning、formal verification 或顶会顶刊经验。
05基因序列大模型研究员建立从 DNA / RNA 序列到调控机制与疾病表型的模型
你将参与
- 研发面向 DNA / RNA / regulatory sequence / gene embedding 的基因序列基础模型。
- 探索 Transformer、Hyena、Mamba、state space model、diffusion / flow-based generative model 等长序列建模架构。
- 构建基因序列与表达调控、染色质状态、转录因子结合、突变效应和疾病表型之间的预测模型。
- 研究 long-context genomic modeling、多物种泛化以及未知基因、突变与细胞类型的泛化问题。
- 与生物团队合作，支持疾病机制解释、调控元件设计、功能突变预测和候选靶点分析。
我们期待
- 熟悉 Transformer、自监督学习、masked modeling、contrastive learning 或 generative modeling 等大模型训练方法。
- 熟悉基因组学、转录组学、表观组学、调控元件、转录因子、eQTL 或 variant effect prediction 中至少一个方向。
- 熟练使用 Python 和 PyTorch / JAX，具备大规模训练、分布式训练或高性能推理经验。
- 能够独立处理大规模生物序列及多组学数据。
加分项
- genomic foundation model、DNA/RNA/protein language model 或 single-cell foundation model 研究经验。
- Enformer、Nucleotide Transformer、DNABERT、Evo、HyenaDNA、Caduceus、Basenji、ESM 等方向经验。
- 多组学融合、大规模预训练、顶会顶刊论文或高质量开源贡献。
生物与自动化3 个岗位
06细胞实验工程师让精细的细胞操作成为稳定、可验证、可自动化的实验能力
你将参与
- 负责高难度细胞实验，重点开展原代细胞培养、干细胞定向分化与扩增。
- 与自动化团队合作，将传代、换液、重悬等人工操作拆解为设备可执行的标准动作，并参与测试与纠错。
- 建立严格的无菌操作标准与细胞库质量评价体系，保障规模化自动运行中的细胞状态稳定。
我们期待
- 细胞生物学、生物工程或相关专业硕士及以上学历，经验丰富者可放宽至本科。
- 精通细胞培养技术，在干细胞培养和复杂定向分化方向有丰富实操经验。
- 重视实验细节，能够敏锐察觉细微的生物学状态变化，并稳定执行高标准流程。
07自动化工程师从零搭建能够理解实验、连接设备并规模化运行的自动化系统
你将参与
- 负责生物自动化实验室，特别是细胞培养自动化方向的 0 到 1 架构设计、设备选型与落地部署。
- 对接软硬件供应商，完成设备二次开发、API 接口打通与系统集成。
- 解决系统从原型验证到高通量运行中的通量瓶颈、误差控制与设备冗余问题。
- 配合多智能体调度系统，确保上层控制指令被底层硬件准确执行。
我们期待
- 自动化、机械电子工程、生物医学工程等相关专业本科及以上学历。
- 主导或深度参与过生物实验室自动化产线建设。
- 熟悉细胞培养、液体处理等自动化设备的系统集成。
- 熟悉 PLC、机械臂运动学控制，以及至少一种底层设备通信协议。
08生物学高级科学家以疾病机制和转化验证为核心，把计算预测推进到临床前证据
你将参与
- 负责肿瘤、免疫或代谢方向的核心管线开发，主导从靶点验证、机制研究到动物模型测试的全过程。
- 围绕疾病生物学机制设计严谨的体内外验证实验，把控临床前阶段的关键节点。
- 与自动化工程团队协作，将复杂实验协议转化为机器可执行的高通量 SOP。
- 与算法团队共同验证计算模型给出的生物学预测。
我们期待
- 肿瘤学、免疫学、代谢生物学或相关专业博士。
- 具备 3 至 5 年以上药企或 Biotech 新药研发经验。
- 精通相关疾病领域的病理机制，具备丰富的转化医学实操经验。
- 愿意拥抱新技术，并在数据驱动与高通量验证的研发范式下工作。
组织与运营1 个岗位
09人事行政经理与创始团队一起建立支持科研创新与长期成长的组织能力
你将参与
- 结合公司 3 至 5 年发展战略，制定人事行政中长期规划与年度预算。
- 负责人力资源全模块工作，重点推动关键岗位招聘与有竞争力的激励方案。
- 统筹行政、财务对接、政府事务与知识产权等日常运营工作。
- 与 CEO 及管理团队协作，推进公司综合管理与组织建设。
我们期待
- 全日制本科及以上学历，8 年以上高科技行业人力资源经验。
- 具备创业公司 0 到 1 人事行政全模块实操经验和基础财务知识。
- 了解 AI+生物医药人才市场，能够独立推动关键人才从需求定义到顺利加入。
- 擅长激励与绩效方案落地，正直负责，结果导向，具备良好的沟通统筹能力。
加分项
- 股权激励、期权方案设计与落地的完整项目经验。
- 对 AI 有探索热情，并有 AI 驱动人事行政提效的实践经验。
加入我们
如有兴趣，
欢迎与我们同行。
请把简历，以及最能代表你的论文、项目或作品发给我们，也欢迎说明你长期关注的研究问题。即使此刻没有完全匹配的职位，我们也愿意认识专业扎实、认真做事，并对这项事业有长期兴趣的人。