IT人力外包人才简历库

精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）与分子生成算法（贝叶斯流网络、扩散模型、自回归模型）。掌握机器学习工具链（scikit-learn、XGBoost、LightGBM）与特征工程方法。熟悉后端开发技术栈（Python/ FastAPI/ PostgreSQL/ Redis）及异步并发优化。精通前端工程化方案（React 18/ TypeScript/ Ant Design/ Vite）与部署架构（Docker Compose/ Nginx）。具备全栈开发能力，涵盖数据管理、模型训练、可视化展示及生产环境运维。

主导某药物研发平台的AI算法研发与系统架构设计，构建前后端分离技术架构。后端采用FastAPI实现数据管理、模型训练与预测服务，集成scikit-learn/XGBoost/LightGBM进行特征工程与模型优化，结合PostgreSQL与Redis实现高并发数据处理。前端基于React 18/TypeScript/Ant Design构建可视化管理界面，集成Recharts实现数据可视化。完成从蛋白质预测、分子生成、分子对接到ADMET预测的完整药物研发流程开发，设计Docker Compose部署方案与Nginx生产环境配置，支持一键部署与系统运维。

主导某药物研发平台的AI算法研发与系统架构设计，构建基于深度学习的结构药物设计（SBDD）与分子优化（SBMO）系统。开发MolCRAFT系列算法，采用贝叶斯流网络实现连续参数空间分子生成与优化，通过扩散模型提升分子多样性。设计ReaSyn合成路径精炼模块，结合自回归模型与离散流算法优化分子合成路径。实现NJmatML商业版系统，后端基于FastAPI提供模型训练、单/批量预测及特征选择服务，集成PostgreSQL数据库与Redis缓存优化查询性能。前端采用React 18/TypeScript/Ant Design构建可视化界面，集成Recharts实现ADMET预测结果可视化。完成从蛋白质结构预测到分子对接的端到端药物研发流程，设计Docker Compose部署方案与Nginx生产环境配置，支持系统快速部署与运维。