百图生科2027届校园招聘

百图生科（BioMap）2027 届全球校招启动，十四个技术方向同时开放，工作地北京、上海。面向 2026 年 9 月至 2027 年 8 月毕业的全球本硕博应届生，投递与面试截止 2026 年 12 月 1 日。

BioMap 百图生科的定位是生命科学基础大模型的全球领跑者，目标是为生命科学行业构建新一代 AI 基础设施，提升发现效率。

公司自主研发了 2680 亿参数的生命科学基础大模型 xTrimo，通过解码基因、蛋白、细胞、生物系统的底层规律，实现更准确的 AI 预测能力。目前已在 20 余个生命科学细分领域的 300 余个预测任务中取得业界顶尖（SOTA）表现，并获得首届世界虚拟细胞挑战赛总冠军等荣誉。

在模型之上，公司构建了生命科学发现系统 BioMap OS，帮助用户建立系统化的 AI 能力，通过 AI 驱动下的干湿闭环发现，完成数据洞察、参数优化、生成式设计等任务，同时帮用户积累自身数据、训练自身模型。目前已支持全球 800 家以上机构用户，覆盖抗体与创新蛋白、创新疗法与精准医学、合成生物学、前沿科研等垂直领域。

对做算法的人来说，这类公司的吸引力在于数据与场景都是真的：不是拿公开数据集刷榜，而是要在真实的湿实验反馈里验证预测。代价是评价标准更硬——模型能不能指导实验，是骗不了人的。

岗位列表里还有解决方案与产品经理两个非纯技术岗。整体可以分成三组：算法组（蛋白结构、强化学习、免疫、细胞多模态、蛋白设计）、工程组（大模型训练优化、推理服务与优化、运维开发、全栈开发）、交叉组（AIDD、生信、交付算法、解决方案、产品经理）。

这一批岗位的共同点是几乎都要求有项目积累。蛋白结构算法要懂结构生物学与几何深度学习；强化学习要看你对 reward 设计与训练稳定性的理解；生信方向则要熟悉组学数据处理流程。只会调库不容易过，能讲清一次完整实验的取舍更有说服力。

工程组的岗位有一个隐含门槛：要能读懂算法同事的需求。推理服务与优化这类岗位，日常就是在显存、延迟、吞吐之间找平衡，没有大规模训练或部署经验的同学，面试很容易被问到细节卡住。

交叉组相对适合专业不完全对口的人。AIDD 是把 AI 用在药物设计流程里，生信偏数据管线，交付算法要跟着客户项目落地，解决方案与产品经理则更看重能不能把技术语言翻译成客户听得懂的话。

这份日程里有两个值得注意的地方。一是聘用意向书在面试通过后即可发放，不用等统一批次；二是正式入职时间可协商，对需要先完成毕业论文或想先实习一段的人比较友好。

另外公司设了 27 届专属人才计划 BioMap Atlas，原文提到可在投递页面进一步了解。这类专属计划通常对应更集中的培养资源与更快的定岗节奏，投递时可以留意勾选。

官方给了两个入口：官网 talent.biomap-inc.com 与邮箱 talent@biomap.com。建议优先走官网，因为岗位与城市信息以系统内为准；邮箱投递适合官网提交失败或想同时说明情况的情形。

投递前建议把简历里的项目按「问题—方法—结果」重写一遍，尤其是涉及模型效果的部分，写清基线是什么、提升了多少、怎么验证的。算法岗的面试几乎一定会追问这些。

还有一个容易忽略的点：这家公司同时开放北京与上海两个城市。两地团队方向不完全一样，投递时选城市等于选团队，如果不确定，可以在面试环节直接问清团队当前在做的具体任务。