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[内推] [社招] AI 制药国内领先企业--AI 算法

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  •   e583409 · 2020-11-03 11:58:05 +08:00 · 1128 次点击
    这是一个创建于 1511 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    [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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    公司地址:北京海淀区中关村大街 19 号新中关大厦 B 座 1708
    公司网址:www.stonewise.cn
    7 条回复    2020-11-04 10:32:17 +08:00
    e583409
        1
    e583409  
    OP
       2020-11-03 12:00:32 +08:00
    公司团队不大 坑位很多 发展机会很大 明年会进军国际化
    e583409
        2
    e583409  
    OP
       2020-11-03 12:03:21 +08:00
    资方认可:今年已经融资多轮 有些还没有公开
    市场认可:已经有数千万药厂合同
    团队实例:团队 60%以上的硕士,明年要扩展一倍以上
    seandavid
        3
    seandavid  
       2020-11-03 18:07:55 +08:00
    既然是创业公司,那加班情况是怎么样的呢?
    e583409
        4
    e583409  
    OP
       2020-11-04 09:56:57 +08:00
    @seandavid 公司是 TO B 的,相比 TO C 相对来说对产品服务 不会那么频繁迭代 反而更多要求稳定 可靠,公司的文化强调快乐高效 不鼓励加班
    e583409
        5
    e583409  
    OP
       2020-11-04 09:57:49 +08:00
    @seandavid 美国波士顿分部也在招人
    e583409
        6
    e583409  
    OP
       2020-11-04 10:00:17 +08:00
    感兴趣的可以加我 wx yesrongfei
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