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浙江大學(xué)張強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)2026年招聘科研助理(面向計算化學(xué)與生物信息學(xué)交叉領(lǐng)域)

發(fā)布:2026-03-31 09:44:18  關(guān)注:41次

根據(jù)學(xué)科發(fā)展需要,浙江大學(xué)伊利諾伊大學(xué)厄巴納香檳校區(qū)聯(lián)合學(xué)院張強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)現(xiàn)向社會公開招聘科研助理1名。

一、課題組簡介

張強(qiáng)博士,曾在英國倫敦大學(xué)學(xué)院(University College London)計算機(jī)科學(xué)系取得博士學(xué)位并擔(dān)博士后,在中國科學(xué)院和山東大學(xué)分別取得碩士和學(xué)士學(xué)位。主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、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(xué)術(shù)期刊和會議發(fā)表六十余篇文章,谷歌學(xué)術(shù)論文引用量達(dá)到6000+。主持國家自然科學(xué)基金專項(xiàng)項(xiàng)目和青年項(xiàng)目、科技部科技創(chuàng)新2030新一代人工智能重大專項(xiàng)子課題、浙江省“尖兵”“領(lǐng)雁”重點(diǎn)研發(fā)計劃課題、CCF-騰訊犀牛鳥聯(lián)合基金、CCF-螞蟻科研基金、CAAI-MindSpore基金等10余項(xiàng)。曾獲得AAAI-25學(xué)術(shù)新星獎(AAAI-25 New Faculty Highlight)、Google NLP Grant、NVIDIA GPU Grant、CCF產(chǎn)學(xué)合作優(yōu)秀案例獎、CCF-騰訊犀牛鳥優(yōu)秀項(xiàng)目獎、MindSpore杰出導(dǎo)師獎和中英教育信托者(Great Britain-China Educational Trust)、浙江大學(xué)本科生科研優(yōu)秀成果特等獎最佳指導(dǎo)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(yī)學(xué)院、2024年于美國勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行主題報告。

張強(qiáng)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(xué)與生物信息學(xué)交叉研究的青年才俊,加入浙江大學(xué)AI for Science研究團(tuán)隊(duì),并與生命科學(xué)、化學(xué)領(lǐng)域數(shù)智化頂尖公司攜手合作,從事大模型在計算化學(xué)分析、生物信息挖掘及藥物研發(fā)中的創(chuàng)新應(yīng)用。

我們正在做的事:

?整合計算化學(xué)模擬數(shù)據(jù)(如分子動力學(xué)、量子化學(xué)計算結(jié)果)與生物信息學(xué)數(shù)據(jù)(如基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)),構(gòu)建結(jié)構(gòu)化、語義化跨模態(tài)數(shù)據(jù)庫,為AI驅(qū)動的分子機(jī)制解析與藥物發(fā)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支撐

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

?研究并優(yōu)化大模型在計算化學(xué)數(shù)據(jù)擬合精度、生物信息預(yù)測準(zhǔn)確性、結(jié)果可解釋性方面的算法,推動科研“從經(jīng)驗(yàn)推測到數(shù)據(jù)驅(qū)動”的轉(zhuǎn)變

?建設(shè)可復(fù)用的AI工具鏈(如融合GNN與LLM的分子設(shè)計模塊、多組學(xué)數(shù)據(jù)智能分析插件),推動計算化學(xué)、生物信息學(xué)與AI技術(shù)的深度交叉融合

如果你希望在“AI+計算化學(xué)+生物信息學(xué)”的交叉領(lǐng)域錘煉算法本領(lǐng),在既有科研深度又貼近實(shí)際應(yīng)用的問題中實(shí)現(xiàn)價值,歡迎加入我們!

三、主要職責(zé)

1.面向大語言模型(LLM)在計算化學(xué)與生物信息學(xué)領(lǐng)域的具體應(yīng)用場景開展研究,如分子反應(yīng)路徑智能預(yù)測、多組學(xué)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化分析、蛋白質(zhì)功能語義挖掘、專業(yè)科研文本(如化學(xué)實(shí)驗(yàn)報告、生物數(shù)據(jù)分析結(jié)論)生成等;

2.探索和優(yōu)化大模型在計算化學(xué)數(shù)據(jù)擬合精度、生物信息預(yù)測準(zhǔn)確性、結(jié)果安全性與可控性等關(guān)鍵技術(shù),解決跨模態(tài)數(shù)據(jù)(化學(xué)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、生物序列數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù))融合建模難題;

3.跟蹤大模型技術(shù)前沿,探索SFT、LoRA、Prompt工程、Agent、RAG等技術(shù)在計算化學(xué)模擬結(jié)果解析、生物信息標(biāo)志物挖掘等科研與產(chǎn)業(yè)任務(wù)中的應(yīng)用潛力;

4.撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文(聚焦AI與計算化學(xué)、生物信息學(xué)交叉方向),參與科研項(xiàng)目申報及團(tuán)隊(duì)跨學(xué)科協(xié)作建設(shè)。

四、具體要求

1.計算機(jī)科學(xué)、人工智能、計算化學(xué)、生物信息學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷,有大模型、自然語言處理(NLP)、AI+化學(xué)/生物交叉領(lǐng)域算法研究經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

2.熟練掌握深度學(xué)習(xí)理論與主流框架(如PyTorch),具備1-3年相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),了解計算化學(xué)基礎(chǔ)原理(如分子動力學(xué)模擬、DFT計算)或生物信息學(xué)核心方法(如高通量測序數(shù)據(jù)分析、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測)者優(yōu)先;

3.熟悉Python、Java、C++等語言之一,有良好的代碼規(guī)范與工程能力,能獨(dú)立開發(fā)數(shù)據(jù)處理腳本(如分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)清洗、生物序列比對自動化)者優(yōu)先;

4.具備GPT/LLaMA等開源大模型的調(diào)研、優(yōu)化或微調(diào)經(jīng)驗(yàn),熟悉SFT、LoRA、P-Tuning等技術(shù),有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)在分子建模/蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分析中應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

5.有多模態(tài)Agent(如整合分子模擬工具與AI模型的智能系統(tǒng))、RAG(如基于化學(xué)/生物文獻(xiàn)知識庫的檢索增強(qiáng))等系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

6.具備較強(qiáng)的跨學(xué)科問題分析與解決能力,對AI賦能計算化學(xué)、生物信息學(xué)研究充滿熱情,具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通能力;

7.能夠獨(dú)立閱讀英文文獻(xiàn),緊跟AI與化學(xué)/生物交叉領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢,并應(yīng)用于實(shí)際研究任務(wù)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(yōu)異者可在此基礎(chǔ)上上浮一定比例;

2.工作地點(diǎn):浙江海寧(浙江大學(xué)國際校區(qū)),優(yōu)越的科研環(huán)境與自由探索空間;

3.一流高校平臺和與化學(xué)、生物醫(yī)藥領(lǐng)域高水平企業(yè)合作開展科研項(xiàng)目的機(jī)會,接觸行業(yè)前沿需求;

4.面向?qū)W術(shù)(如AI+化學(xué)/生物交叉領(lǐng)域研究)或產(chǎn)業(yè)(如藥物研發(fā)數(shù)智化工具開發(fā))發(fā)展的多元職業(yè)發(fā)展路徑。

六、應(yīng)聘方式:

堅(jiān)持公開、公平、競爭、擇優(yōu)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(fā)送email至sijiachen@intl.zju.edu.cn。郵件注明【應(yīng)聘-浙江大學(xué)-科研助理-姓名-高校人才網(wǎng)】。【快捷投遞:點(diǎn)擊下方立即投遞/投遞簡歷,即刻進(jìn)行職位報名】

截止時間:即日起至招滿即止

學(xué)校網(wǎng)站:http://www.intl.zju.edu.cn/;

學(xué)院網(wǎng)站:http://zjui.intl.zju.edu.cn/en

工作性質(zhì):勞動合同制(勞務(wù)派遣)

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