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根據學科發展需要，浙江大學伊利諾伊大學厄巴納香檳校區聯合學院張強教授團隊現向社會公開招聘科研助理1名。

一、課題組簡介

張強博士，曾在英國倫敦大學學院（University College London）計算機科學系取得博士學位并擔任博士后，在中國科學院和山東大學分別取得碩士和學士學位。主要研究方向為機器學習、知識圖譜和AI for Science等，在Nature Machine Intelligence、Nature Biotechnology、Nature Computational Science、Nature Communications、ACM Computing Surveys、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、WWW等頂級學術期刊和會議發表六十余篇文章，谷歌學術論文引用量達到6000+。主持國家自然科學基金專項項目和青年項目、科技部科技創新2030新一代人工智能重大專項子課題、浙江省“尖兵”“領雁”重點研發計劃課題、CCF-騰訊犀牛鳥聯合基金、CCF-螞蟻科研基金、CAAI-MindSpore基金等10余項。曾獲得AAAI-25學術新星獎（AAAI-25 New Faculty Highlight）、Google NLP Grant、NVIDIA GPU Grant、CCF產學合作優秀案例獎、CCF-騰訊犀牛鳥優秀項目獎、MindSpore杰出導師獎和中英教育信托者（Great Britain-China Educational Trust）、浙江大學本科生科研優秀成果特等獎最佳指導教師（全校共3人）。曾訪問或工作于Facebook AI Research、Microsoft Research Cambridge、Amazon Alexa，受邀在2023年于哈佛醫學院、2024年于美國勞倫斯伯克利國家實驗室進行主題報告。

張強個人主頁：https://person.zju.edu.cn/zhangqiang

二、崗位介紹

我們誠摯邀請志在AI賦能計算化學與生物信息學交叉研究的青年才俊，加入浙江大學AI for Science研究團隊，并與生命科學、化學領域數智化頂尖公司攜手合作，從事大模型在計算化學分析、生物信息挖掘及藥物研發中的創新應用。

我們正在做的事：

?整合計算化學模擬數據（如分子動力學、量子化學計算結果）與生物信息學數據（如基因組、轉錄組、蛋白質結構數據），構建結構化、語義化跨模態數據庫，為AI驅動的分子機制解析與藥物發現提供數據支撐

?探索將大語言模型（LLM）引入計算化學任務（如反應路徑預測、分子性質評估）與生物信息分析（如基因功能注釋、蛋白質-配體相互作用預測），提升研究智能化水平

?研究并優化大模型在計算化學數據擬合精度、生物信息預測準確性、結果可解釋性方面的算法，推動科研“從經驗推測到數據驅動”的轉變

?建設可復用的AI工具鏈（如融合GNN與LLM的分子設計模塊、多組學數據智能分析插件），推動計算化學、生物信息學與AI技術的深度交叉融合

如果你希望在“AI+計算化學+生物信息學”的交叉領域錘煉算法本領，在既有科研深度又貼近實際應用的問題中實現價值，歡迎加入我們！

三、主要職責

1.面向大語言模型（LLM）在計算化學與生物信息學領域的具體應用場景開展研究，如分子反應路徑智能預測、多組學數據結構化分析、蛋白質功能語義挖掘、專業科研文本（如化學實驗報告、生物數據分析結論）生成等；

2.探索和優化大模型在計算化學數據擬合精度、生物信息預測準確性、結果安全性與可控性等關鍵技術，解決跨模態數據（化學結構數據、生物序列數據、文本數據）融合建模難題；

3.跟蹤大模型技術前沿，探索SFT、LoRA、Prompt工程、Agent、RAG等技術在計算化學模擬結果解析、生物信息標志物挖掘等科研與產業任務中的應用潛力；

4.撰寫高質量學術論文（聚焦AI與計算化學、生物信息學交叉方向），參與科研項目申報及團隊跨學科協作建設。

四、具體要求

1.計算機科學、人工智能、計算化學、生物信息學、數學、統計或相關專業碩士及以上學歷，有大模型、自然語言處理（NLP）、AI+化學/生物交叉領域算法研究經驗者優先；

2.熟練掌握深度學習理論與主流框架（如PyTorch），具備1-3年相關實踐經驗，了解計算化學基礎原理（如分子動力學模擬、DFT計算）或生物信息學核心方法（如高通量測序數據分析、蛋白質結構預測）者優先；

3.熟悉Python、Java、C++等語言之一，有良好的代碼規范與工程能力，能獨立開發數據處理腳本（如分子結構數據清洗、生物序列比對自動化）者優先；

4.具備GPT/LLaMA等開源大模型的調研、優化或微調經驗，熟悉SFT、LoRA、P-Tuning等技術，有圖神經網絡（GNN）在分子建模/蛋白質結構分析中應用經驗者優先；

5.有多模態Agent（如整合分子模擬工具與AI模型的智能系統）、RAG（如基于化學/生物文獻知識庫的檢索增強）等系統構建經驗者優先；

6.具備較強的跨學科問題分析與解決能力，對AI賦能計算化學、生物信息學研究充滿熱情，具備良好的團隊協作與溝通能力；

7.能夠獨立閱讀英文文獻，緊跟AI與化學/生物交叉領域技術發展趨勢，并應用于實際研究任務中。

五、我們提供

1.有競爭力的待遇支持與成果激勵，年薪15-20萬左右，一人一議，特別優異者可在此基礎上上浮一定比例；

2.工作地點：浙江海寧（浙江大學國際校區），優越的科研環境與自由探索空間；

3.一流高校平臺和與化學、生物醫藥領域高水平企業合作開展科研項目的機會，接觸行業前沿需求；

4.面向學術（如AI+化學/生物交叉領域研究）或產業（如藥物研發數智化工具開發）發展的多元職業發展路徑。

六、應聘方式：

堅持公開、公平、競爭、擇優的原則，凡符合招聘崗位要求且有意向者，有意向申請者請將簡歷發送email至sijiachen@intl.zju.edu.cn。郵件注明【應聘-浙江大學-科研助理-姓名-高校人才網】。【快捷投遞：點擊下方“立即投遞/投遞簡歷”，即刻進行職位報名】

截止時間：即日起至招滿即止

學校網站：http://www.intl.zju.edu.cn/；

學院網站：http://zjui.intl.zju.edu.cn/en

工作性質：勞動合同制（勞務派遣）