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复旦大学麻生明教授诚聘研究助理 ——AI赋能合成化学：探索智能科学新前沿
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Sample Text 一、招聘方向和团队简介 随着人工智能的迅速发展，AI for Science 正在重塑化学研究范式。本团队现成立交叉学科课题组，旨在将人工智能、机器学习与有机合成深度融合，探索AI辅助的反应条件智能优化、反应机理预测、新反应/新试剂发现等前沿方向，打造计算与实验互促的创新研究平台。 复旦大学麻生明教授团队长期聚焦于联烯科学和基于氧气的清洁氧化反应等前沿研究方向，致力于发展绿色、高效的有机合成新方法。相关研究成果已在 Science、Nat. Chem.、Nat. Catal.、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.、Nat. Commun. 等期刊发表学术论文550余篇（详见课题组主页：https://masm.fudan.edu.cn/）。 合作团队—浙江大学陈华钧教授团队聚焦大语言模型与知识图谱在生物、化学、材料等领域的应用研究。研究方向主要是AI for Science算法和模型，科学领域知识图谱、大语言模型及智能体，近3年在Nat. Mach. Intell.、 Nat. Comput. Sci.、Nat. Commun.等Nature子刊发表8篇论文，同时在NeurIPS、ICML等计算机顶会发表30余篇（详见课题组主页：https://scipilots.org）。 二、岗位职责 作为团队中连接“计算人工智能”与“实验合成化学”的关键桥梁，您将负责： 1. AI模型开发： 参与设计和开发用于分子表征、反应预测、性质分析等化学问题的机器学习/深度学习模型。 2. 交叉学科研究： 与团队内的实验化学家紧密合作，理解化学本质需求，用计算和AI方法解决合成中的实际难题，共同设计和验证新反应。 3. 学术成果总结： 协助撰写和发表高水平学术论文、申请专利。 三、应聘要求 1. 学历背景： 已获得或即将获得计算机科学、人工智能、电子信息、计算化学等相关专业的本科及以上学位。 2. 专业能力：具备扎实的专业知识与良好的编程能力（Python），能熟练使用主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）及科学计算库；接受过系统的科研训练，并对“AI+化学”交叉领域有浓厚兴趣和强烈求知欲。 3. 综合素质： 具备优秀的自主学习能力、逻辑思维能力、沟通能力和团队协作精神。拥有探索未知领域的热情和从事交叉学科研究的毅力。 四、优先考虑 • 有图神经网络（GNN）、Transformer、大语言模型在化学分子应用/开发经验者。 • 在相关领域有论文发表。 • 具备良好的英文文献阅读和写作能力。 • 具备一定化学背景者优先。 五、岗位待遇 • 具有竞争力的薪酬： 提供极具竞争力的劳务报酬，具体待遇面议。 • 顶尖的学术指导：由麻生明教授与陈华钧教授团队联合指导，获得在国际一流科研环境中成长的宝贵机会。 • 广阔的发展前景： 本岗位是深入交叉学科前沿的绝佳机会；表现优秀者将获优先推荐攻读复旦大学博士/硕士研究生，或推荐至国内外顶尖高校及知名企业深造与发展。 六、申请方式 请申请人将以下申请材料合并为一个PDF文件，发送至邮箱：hao_yu@fudan.edu.cn，邮件主题请注明：“研究助理申请-姓名-毕业院校-专业”（例如：研究助理申请-张三-XX大学-计算机科学）。 材料包括： 1. 个人简历（包括教育/工作经历、科研内容、论文发表、技能清单等）； 2. 求职陈述（Cover Letter），简要阐述您的研究兴趣、为何申请本职位及未来规划； 3. 其他辅助材料（如本/硕阶段成绩单，论文首页、项目成果、获奖证书、推荐人信息等）。 欢迎心怀梦想、热爱交叉学科探索的青年才俊加入我们，共同在智能科学的浪潮中，书写化学研究的新篇章！ [ 来自版块群 上海 ] |
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