诺纳生物日常实习

诺纳生物｜2026 AI 实习生计划正式启动！

代码 × 抗体，用 AI 改写新药未来

不是纸上谈兵的理论推演，而是实质性的分子诞生——AI 正是那个把“我想试试”变成“我们做到了”的推手。

在诺纳生物，我们正用算法设计抗体、用数据加速研发，让“Idea to IND”这条路走得更快、更稳。

项目背景

依托诺纳生物 A³ 战略（抗体工程 × AI × 自动化）与自研 Hu-mAtrIx AI 平台，实习生将深度参与全球前沿的全人源重链抗体（HCAb）智能设计工作，真正打通干实验与湿实验的数据闭环，实现从算法到分子再到药物的工业级研发落地。

实习方向（真实在研课题）

• 计算抗体设计：运用生成式 AI 设计抗体序列，预测抗体-抗原结合模式与亲和力

• AI 辅助药物发现：基于海量组学数据挖掘高潜力靶点与候选分子，构建高通量虚拟筛选模型

• 研发数据平台建设：搭建自动化数据流水线，开发内部 AI 工作流，打造下一代智能化抗体研发平台

你能获得

• 资深导师带教：由 AI 科学家、IT 工程师、资深生物学家组成的跨学科导师团全程指导

• 真实项目实战：直接参与诺纳在研管线及与全球药企的合作项目

• 校招直通权益：表现优异者可获 2027 届校招终面直通卡，进入诺纳核心人才库

• 全球化视野：工作地点覆盖中国与美国，接触国际前沿生物医药研发生态

硬核技术流

• 熟练掌握 Python / C++

• 熟悉 PyTorch / TensorFlow 等主流深度学习框架

• 具备全栈开发能力；熟悉 React / Vue 及容器化技术（Docker/K8s）者优先

跨界探索者

• 计算机科学、人工智能、数学、统计学、生物信息学、计算生物学、药学等相关专业

• 对 AI 技术落地、抗体工程与新药研发有真实好奇心与探索欲

自驱力拉满

• 快速学习能力强，能适应高强度跨学科协作

• 渴望用技术解决真实的工业界问题，不止于论文与 Demo

实习要求

• 面向 2027 届、2028 届硕士或博士研究生（2026 年暑期起可到岗）

• 实习期不少于 6 个月，每周到岗不少于 4 天（支持远程与现场混合模式，核心阶段需 onsite）

如何申请

• 简历命名格式：AI实习生 - 姓名 - 学校 - 专业 - 实习时长 - 每周到岗天数

• 邮件主题：诺纳生物 AI 实习生应聘

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

AI 不是用来取代科学家的，而是帮助科学家少走弯路、多探索可能性。

加入诺纳生物 AI 实习生计划，站在 AI 与生物医药的交叉点上，参与真正能落地的项目——

下一个十年的新药研发图景，等你来定义。