[内推] [社招] AI 制药国内领先企业--AI 算法

[关于我们]
望石智慧成立于 2018 年，由百度主任架构师搭档哈佛医学院博士后，致力帮助创新药企加速早期研发，让更多疾病有药可医！今年，公司已获得 A 轮和 A+轮融资，正在成为一家高成长性的 AI+新药研发创新公司。投资伙伴包括：SIG 海纳亚洲，长岭资本，线性资本，高瓴创投等。

我们主要有两个业务方向，一个是 ToB SaaS 软件产品：药物设计平台 & 药物知识图谱，我们的 AI 平台在药物知识挖掘、优势骨架发现与选择、分子生成与设计、性质预测等早期药物发现领域已具备一定技术优势。从 19 年开始已拥有付费用户。另一个重要业务是里程碑和共享 IP，已与协和、北大、知名药企有立项合作。

对于互联网 er 来讲，新药研发是一个陌生的领域，一般而言，新药研发要先确定靶点，然后进行活性分子的发现、成药性研究，以获得临床前候选化合物，经过 IND 申报、审批，从而获批临床，再经过临床试验验证，最终批准上市。总之，这是一个产业链很长的行业。

而在药物发现过程中，AI 在每一环节都可以发挥作用。发现一种新药，相当于要从 10 的 60 次方化学空间里去寻找一个有效分子，这是一个庞大空间的搜索过程。

早期，化学家通过已有的医药研发知识，比如在了解靶点结构的基础上开展药物设计，但有时需要的靶点结构并没有被测定，只能找到少数合适的分子。AI 的出现则可以从已有的庞大药物数据中挖掘更多靶点，从而给人类专家在早期药物设计上提供更多思路。

这就好比要装修一个房子，人类设计师凭个人经验可能只能想出几种构图，但 AI 学习了大量建筑和装修设计数据后能推荐出数十种甚至上百种构图，这样就能辅助人类设计师发现新颖的房屋设计图。

一款新药的诞生关乎人类健康福祉，但传统药物研发耗时耗力，每年上市的新药仅数十种。随着新冠疫情的全球蔓延，快速低成本药物研发成为行业共同挑战，而 DL 、NLP 等技术驱动的药物发现方法的潜力与价值越加凸显。

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目前我们在招各方向算法，不管你是算法萌新，还是算法大佬统统欢迎来撩～

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