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博士后(智能科学研究组)

5000-10000
广东-广州 | 博士学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 方向:AI for Science / 材料 / 能源 / 科研智能体     中国科学院广州生物医药与健康研究院智能科学研究组因工作需要,现面向海内外招聘博士后研究人员若干名。欢迎具有人工智能、材料、化学、能源、物理、数学、统计等相关背景,并有志于从事 AI for Science 交叉研究的优秀青年学者加入。本次招聘人员进站后将参与清华四川能源互联网研究院的合作项目。  一、研究方向 围绕 AI for Science 前沿交叉领域开展研究,包括但不限于:  1. AI for Science / 科学智能    面向材料、化学、能源等科学问题,开展机器学习建模、科学基础模型、智能发现方法等研究。  2. 人工智能 × 材料 / 化学 / 能源    围绕材料性质预测、分子/材料生成、能源系统建模、实验与仿真数据融合等方向开展研究。  3. 科研智能体系统    构建面向文献理解、实验设计、仿真调用、结果分析的 AI Agent 工作流与科研自动化系统。  4. 多模态科研数据建模    融合文本、结构、谱图、实验数据、仿真数据等多源数据,开展多模态建模与生成式 AI 在科研场景中的应用研究。  二、岗位职责 1. 围绕 AI for Science、材料/化学/能源智能化等方向开展原创性研究; 2. 参与大模型、多模态模型、科研智能体、材料/能源数据建模等方向的方法研发与系统建设; 3. 发表高水平学术论文,申请博士后科学基金、国家自然科学基金青年项目及相关科研项目; 4. 参与纵向/横向科研项目,推进模型方法在真实科研场景中的验证与应用; 5. 根据个人背景参与课题设计、学生指导、平台建设及合作研究。  三、应聘条件 1. 已获得或即将获得博士学位,原则上年龄不超过35周岁,获得博士学位一般不超过3年; 2. 具有计算机科学、人工智能、电子信息、材料、化学、能源、物理、数学、统计等相关专业背景; 3. 具备良好的科研能力、英文论文阅读与写作能力、沟通能力和团队合作精神; 4. 对 AI for Science、材料/能源交叉研究、科研智能体系统具有明确兴趣; 5. 具备 AI 工具使用、模型开发、数据建模或工程实现经验者优先。  四、优先考虑方向 具有以下经验者优先考虑: 1. 熟悉机器学习、深度学习、大模型、多模态模型、生成模型、强化学习或智能体系统; 2. 具有科研智能体、Agent 工作流、LLM 应用开发、模型评估或系统原型开发经验; 3. 具有材料计算、分子建模、化学信息学、能源系统建模、科学计算等研究经验; 4. 具有真实科研数据处理、多模态数据建模、开源项目、工程系统开发或模型部署经验; 5. 具有高水平论文发表经历或跨学科合作经验,能够在 AI 方法与具体科学问题之间建立有效连接。  五、支持条件与岗位优势 1. 双平台资源:依托中国科学院与清华大学相关科研平台,获得交叉学科资源支持; 2. 前沿研究方向:聚焦 AI for Science、科研智能体、多模态建模、材料与能源智能设计等方向; 3. 科研场景支持:提供真实科研问题、数据资源、项目场景和工程开发支持; 4. 项目与基金支持:支持申请博士后科学基金、国家自然科学基金青年项目、地方博士后人才计划及相关科研项目; 5. 薪酬待遇:按照广州健康院相关规定执行,提供具有竞争力的薪酬待遇;特别优秀者可一事一议; 6. 职业发展:支持博士后出站后继续申请高校、科研院所、企业研发岗位及相关人才计划。这个职业发展指的是在本单位的职业发展,如果你要写离职后的职业发展就去掉这句话。  六、工作地点 用人单位为广州健康院,主要工作地点:成都。博士后进站、聘任、待遇执行及管理方式以广州健康院相关政策和最终聘用合同约定为准。  七、申请材料 1. 个人简历,包括教育经历、研究经历、论文、专利、项目、开源成果等; 2. 代表性论文或成果材料; 3. 简要研究计划或个人陈述,1–2页; 4. 其他能够证明科研能力、AI 技术能力或工程能力的材料。  八、应聘方式 欢迎对 AI × 科学交叉研究充满热情的优秀博士加入,共同探索 AI 驱动科学发现的新范式。
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会员等级
  • 事业单位
  • 10-50人
  • 500万
方向:AI for Science / 材料 / 能源 / 科研智能体     中国科学院广州生物医药与健康研究院智能科学研究组因工作需要,现面向海内外招聘博士后研究人员若干名。欢迎具有人工智能、材料、化学、能源、物理、数学、统计等相关背景,并有志于从事 AI for Science 交叉研究的优秀青年学者加入。本次招聘人员进站后将参与清华四川能源互联网研究院的合作项目。  一、研究方向 围绕 AI for Science 前沿交叉领域开展研究,包括但不限于:  1. AI for Science / 科学智能    面向材料、化学、能源等科学问题,开展机器学习建模、科学基础模型、智能发现方法等研究。  2. 人工智能 × 材料 / 化学 / 能源    围绕材料性质预测、分子/材料生成、能源系统建模、实验与仿真数据融合等方向开展研究。  3. 科研智能体系统    构建面向文献理解、实验设计、仿真调用、结果分析的 AI Agent 工作流与科研自动化系统。  4. 多模态科研数据建模    融合文本、结构、谱图、实验数据、仿真数据等多源数据,开展多模态建模与生成式 AI 在科研场景中的应用研究。  二、岗位职责 1. 围绕 AI for Science、材料/化学/能源智能化等方向开展原创性研究; 2. 参与大模型、多模态模型、科研智能体、材料/能源数据建模等方向的方法研发与系统建设; 3. 发表高水平学术论文,申请博士后科学基金、国家自然科学基金青年项目及相关科研项目; 4. 参与纵向/横向科研项目,推进模型方法在真实科研场景中的验证与应用; 5. 根据个人背景参与课题设计、学生指导、平台建设及合作研究。  三、应聘条件 1. 已获得或即将获得博士学位,原则上年龄不超过35周岁,获得博士学位一般不超过3年; 2. 具有计算机科学、人工智能、电子信息、材料、化学、能源、物理、数学、统计等相关专业背景; 3. 具备良好的科研能力、英文论文阅读与写作能力、沟通能力和团队合作精神; 4. 对 AI for Science、材料/能源交叉研究、科研智能体系统具有明确兴趣; 5. 具备 AI 工具使用、模型开发、数据建模或工程实现经验者优先。  四、优先考虑方向 具有以下经验者优先考虑: 1. 熟悉机器学习、深度学习、大模型、多模态模型、生成模型、强化学习或智能体系统; 2. 具有科研智能体、Agent 工作流、LLM 应用开发、模型评估或系统原型开发经验; 3. 具有材料计算、分子建模、化学信息学、能源系统建模、科学计算等研究经验; 4. 具有真实科研数据处理、多模态数据建模、开源项目、工程系统开发或模型部署经验; 5. 具有高水平论文发表经历或跨学科合作经验,能够在 AI 方法与具体科学问题之间建立有效连接。  五、支持条件与岗位优势 1. 双平台资源:依托中国科学院与清华大学相关科研平台,获得交叉学科资源支持; 2. 前沿研究方向:聚焦 AI for Science、科研智能体、多模态建模、材料与能源智能设计等方向; 3. 科研场景支持:提供真实科研问题、数据资源、项目场景和工程开发支持; 4. 项目与基金支持:支持申请博士后科学基金、国家自然科学基金青年项目、地方博士后人才计划及相关科研项目; 5. 薪酬待遇:按照广州健康院相关规定执行,提供具有竞争力的薪酬待遇;特别优秀者可一事一议; 6. 职业发展:支持博士后出站后继续申请高校、科研院所、企业研发岗位及相关人才计划。这个职业发展指的是在本单位的职业发展,如果你要写离职后的职业发展就去掉这句话。  六、工作地点 用人单位为广州健康院,主要工作地点:成都。博士后进站、聘任、待遇执行及管理方式以广州健康院相关政策和最终聘用合同约定为准。  七、申请材料 1. 个人简历,包括教育经历、研究经历、论文、专利、项目、开源成果等; 2. 代表性论文或成果材料; 3. 简要研究计划或个人陈述,1–2页; 4. 其他能够证明科研能力、AI 技术能力或工程能力的材料。  八、应聘方式 欢迎对 AI × 科学交叉研究充满热情的优秀博士加入,共同探索 AI 驱动科学发现的新范式。
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