AI for Science 算法博士后

工作职责：

1. 围绕化学、数学、物理等科学领域，开展AI for Science 前沿算法研究，探索大模型驱动的智能科研新范式，重点突破科学推理、工具调用与复杂科研任务自主规划等关键难题；

2. 构建将科学知识、多模态感知与科学计算、文献检索等相融合的智能科研系统，提升模型的任务规划、科学推理和复杂任务执行能力，形成有国际影响力的创新成果；

3. 研究科学多模态数据的统一表征与知识建模方法，开展特征学习、跨模态对齐、知识建模等关键技术研究，支撑高质量数据集、知识库和领域模型建设；

4. 参与AI for Science相关科研课题，与国内外高校及科研机构开展协同攻关；

5. 撰写高水平论文、申请专利及科研项目，推动核心算法、数据集、模型等的开源，以及在化学、数学、物理等实际科研场景落地，提升学术影响力

任职要求：

1. 计算机、人工智能、数学、物理、材料化学、能源等相关专业即将毕业或毕业未超过3年的博士; 对LLM、AI for Science、Agent、数学推理、科学计算等方向具有浓厚的研究兴趣；

2. 熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，了解 Transformer、指令微调、强化学习、检索增强生成、多智能体推理、代码生成或工具调用等方法；

3.在NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR或相关领域发表过高水平论文者优先；

4. 有独立科研工作能力和良好的团队合作精神，动手能力强，能够在任职期间撰写高水平科研论文。