李晓林，中国科学院杭州医学研究所人工智能首席科学家，知识联邦产学研联盟理事长。曾任美国佛罗里达大学终身正教授，计算机工程部主任，牵头创立全美首个国家级深度学习中心并任创始主任（四校联盟: UF, CMU, UO, UMKC, 80 多位国际知名教授; 30 多家国际知名企业会员）。2010 年获得美国国家科学基金杰出青年教授奖 NSF CAREER Award，2021 年被评为中国人工智能年度十大风云人物、中国隐私计算年度十大人物，获得多篇最佳会议论文，获得多个挑战赛冠军。主导开发 CognitiveEngine/DeepCloud,PrimateAI/DeepFolding/FoldingZero,DeepBipolar/DeepCancer,DeepAtom/DyScore/DrugMetric,MySurgeryRisk,iBond/FLEX,BatmanNet/AptaDiff/RNADiff/AtomicFold 等多个 AI 算法和平台，在深度学习、生物医药、云计算、安全隐私等领域的国际顶级期刊和会议发表论文 200 余篇。研究成果被有效应用于靶点发现、蛋白质和核酸结构预测、分子生成、虚拟筛选、疾病风险预测、基因组学、蛋白组学、病理影像和临床决策支撑系统。培养的学生有多位成为美国知名高校长聘教授（包括全美排名前五的药学院）。
研究方向
1. AI 算法及基础大模型
探索和应用最前沿的人工智能算法和可信智能平台技术，搭建基础大模型及平台（包括 LLM、Multimodal GenAI、Generative Agent etc.），安全合规融合多方分布式大规模生物医药数据，为智慧医疗构建可信 AI 基础设施，打造下一代基础模型及智能科学生态，搭建智能科研助理 (Research Copilot)。目前重点在于大语言模型、深度学习、强化学习、NLP、CV、KG、搜索、推荐、联邦学习、大规模深度学习云原生平台和可信 AI 操作系统。
2. 全链条智能制药
利用前沿人工智能技术（特别是深度学习、强化学习、生成式 AI、基础大模型），开展靶点识别、结构设计、智能生成、高通量结合虚拟筛选、药效和毒性分析、候选病人筛选、预后预测等创新药物发现研究。并结合动物实验和临床试验，实现干湿试验智能分析决策和反馈闭环。研发大规模虚拟药物筛选和全流程自反馈闭环智能平台，推进药物发现智能化，助力致死率高、罕见性癌症等高挑战的重大疾病国产创新药的研制。目前重点在于设计小分子药物、功能核酸（肿瘤疫苗、核酸适体、siRNA）和蛋白、抗体、多肽等。
3. 多模态智能诊疗
智能化医疗实践的全生命周期，研发医疗智能决策支持算法及平台。利用深度学习、强化学习、NLP、CV、知识图谱等最新人工智能技术，研究多模态数据融合的共性与核心技术，提升多维度数据重建精度，构建影像、病理、临床信息和生物多组学信息（基因、蛋白、单细胞和空间组学等）的多模态融合分析模型，搭建生命科学基础大模型，全面支持临床智能化，构建智能诊断、蛋白质组学、多模态多组学、癌症智能早筛、液体活检、数字病理、药物临床预后、伴随诊断和智能决策等算法及平台。
招聘专业
人工智能（机器学习、深度学习、强化学习、联邦学习、NLP、知识图谱、搜索、CV、Robotics）、计算机科学、软件工程、生物信息学、多组学、蛋白组学、药学、医学、数理统计、电子信息、控制优化、网络安全等相关学科。
岗位要求
1. 遵纪守法，品学兼优，身心健康。2. 年龄一般不超过 35 岁，应届博士毕业生或获博士学位不超过 3 年。3. 具有良好的学术背景和研究基础，富有发展潜力及团队合作精神。4. 专业需符合课题组要求，且能全职从事博士后研究。5. 有人工智能、大模型、结构预测、生信组学、肿瘤疫苗、抗菌、siRNA 领域等相关研究经验者优先考虑。6. 具备独立开展和完成科研项目能力，发表过学术论文，有基金申请经验的优先。
岗位待遇
1、年薪 30-40 万+科研绩效奖励+社保单位缴纳部分+住房公积金；2、提供精装修博士后公寓（需支付租金），按政策享受地方政府提供的应届生来杭生活补贴、租房补贴；3、享受食堂餐补、工会物资福利、三甲医院体检 VIP 套餐等；4、成果突出或承担攻关任务的优秀博士后优先留所；博士后出站后，按政策享受相应引进待遇及人才认定（纳入医学所事业编制科研序列统一管理）。杭州市博士后人才政策1、应届生补贴 10-15 万元；租房补贴 2500 元/月；2、出站留（所）杭工作，可申请杭州市 D 类人才，按政策享受留杭补贴 40-60 万元、购房补贴 100 万元。3、对获得中国博士后科学基金资助和省级博士后科研项目资助的，市财政给予 1:1 配套资助。更多政策待遇详见 「 人才杭州 」 微信小程序。
申请方式
请发送简历至 jobs@aimlab.cc，邮件主题为 「 博士后+姓名+研究方向 」，并在邮件中注明预计进站时间。