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东南大学—有机多孔功能材料团队（杰青团队）招收 AI+COFs 方向科研助理
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东南大学—有机多孔功能材料团队（杰青团队）招收 ai+cofs 方向科研助理及2027级申请制博士研究生 一、课题组及团队简介 有机多孔功能材料团队隶属于东南大学能源与环境学院，由国家杰出青年科学基金获得者赵新教授领衔。团队科研氛围浓厚，实验及办公环境优越，科研经费充足。 团队深度布局 ai for science (ai4s)，致力于将人工智能技术与先进多孔材料开发深度融合，构建"数据驱动"的新材料发现范式。 当前开放岗位： 科研助理（即时招募，远程/驻校均可协商，表现优秀者直接推荐为2027届申请制博士） 2027届申请制博士研究生（ai+cofs方向） 二、为什么选择 ai + cofs 方向？ 共价有机框架（cofs）作为新兴晶态多孔材料，在能源、环境、催化等领域潜力巨大，但传统"试错法"合成耗时耗力，构效关系复杂。 本课题组构建"计算模拟—ai预测—实验验证"全闭环研究体系： 数据驱动发现： 利用机器学习挖掘cofs材料构效关系，突破传统经验主义桎梏。 大模型辅助设计： 开发基于llm的化学智能体，实现海量文献自动化处理、分子设计与逆合成分析。 干湿结合： 赵新教授团队深厚的合成积累（高质量小样本实验数据）+ 付钰彬研究员的计算化学背景（机理支撑），实现ai模型的高效迭代与落地。 三、重点研究方向（面向科研助理/博士生） 本轮重点招募具备以下ai核心技能之一的青年人才，研究方向包括但不限于： 方向a｜面向海量文献的rag智能处理系统 核心任务： 针对成千上万篇cofs/多孔材料文献，构建领域专属的检索增强生成（rag）管道。 具体内容： 文献pdf自动解析、结构化信息抽取（材料名称、合成条件、性能数据等） 基于向量数据库（如faiss、chroma）的语义检索与知识库构建 微调领域llm，实现文献问答、实验方案推荐与知识图谱生成 规模要求： 具备处理10,000篇以上文献数据的工程能力 方向b｜图神经网络（gnn）用于cofs性能预测 核心任务： 将cofs结构表征为图数据，利用gnn预测其光/电催化、气体吸附等关键性能。 具体内容： cofs晶体结构的图表示学习（原子为节点、化学键为边） 基于gnn架构（如schnet、dimenet、cgcnn、megnet）的性能预测模型开发 多任务学习与迁移学习策略，解决小样本问题 可解释性分析，揭示关键结构特征与性能之间的关系 方向c｜聚合物smiles编码与分子表征 核心任务： 掌握聚合物/cofs连接体的smiles/bigsmiles编码规则，构建标准化分子表示体系。 具体内容： cofs构筑单元（linker/knot）的smiles规范化编码与数据库录入 基于rdkit、deepchem的分子指纹与图特征工程 聚合物拓扑结构的序列化表示（bigsmiles、psmiles等） 与gnn/transformer模型的数据接口开发 方向d｜生成式ai与cofs逆向设计 利用扩散模型（diffusion models）或vae，根据目标性能逆向生成新型cofs拓扑结构 结合强化学习优化生成策略，提升命中率 四、理想候选人 科研助理（优先考虑，可远程） 技能维度期望要求编程语言python熟练（必须），pytorch/tensorflow有实践经验nlp/rag有llm应用开发、langchain/llamaindex或rag系统搭建经验者优先图学习了解pyg（pytorch geometric）或dgl者优先化学信息学熟悉smiles/rdkit者加分，有化学/材料背景者尤佳工程能力有大规模数据处理（万级文献/数据集）经验者优先 博士研究生（2027届申请制） 在科研助理基础上，额外期望： 具有机器学习、深度学习、计算化学、有机化学或高分子化学相关学科硕士或本科背景 有独立完成科研项目或发表论文经历者优先 具备长期科研规划，志在ai+材料交叉前沿 五、导师简介 pi：赵新 教授（国家杰青） 东南大学能源与环境学院教授，国家杰出青年科学基金获得者。中科院上海有机所博士，哈佛大学、芝加哥大学博士后，曾任中科院上海有机所研究员，2025年加入东南大学。研究专长为有机多孔聚合物材料的结构设计与精准合成，可为ai模型提供最扎实的实验数据反馈。 co-pi：付钰彬 研究员 东南大学能源与环境学院研究员。师从冯新亮教授（tu dresden）并与计算化学专家thomas heine教授联合培养，曾于德国马普微结构物理研究所从事博后研究。兼具实验与计算背景，熟悉第一性原理计算与理论模拟，是ai算法与化学机理之间的天然桥梁。发表sci论文113篇，引用近4300次，h指数41。 个人主页：https://power.seu.edu.cn/fyb/list.htm 六、人才培养与待遇 跨学科平台： 完备湿实验室 + 高性能计算集群，全面支持ai模型训练与推理 个性化培养： 导师亲自指导，定制"ai+化学"交叉培养方案 科研助理通道： 表现优秀者优先推荐直升2027届申请制博士 顶尖国际交流： 德国马克斯·普朗克研究所 斯特拉斯堡大学超分子科学与工程研究所（2位诺奖得主） 德国德累斯顿工业大学（tu dresden） 七、申请方式 诚邀对 ai for science 充满热情的青年才俊加入，共同定义材料科学的未来！ 截止日期： 科研助理滚动招募；博士申请请于 2026年11月28日 前投递 投递邮箱： ybfu@seu.edu.cn 邮件标题格式： 科研助理：姓名 + 申请ai科研助理 + 毕业院校 + 擅长方向（a/b/c/d） 博士申请：姓名 + 申请ai+cofs博士2027 + 毕业院校 申请材料请包含： 个人简历（注明python/pytorch/rag/gnn等技能基础及项目经历） 代表性代码链接（github等，可选但强烈推荐） 简要说明对哪个研究方向（a/b/c/d）最感兴趣及相关基础 [ Last edited by X教授 on 2026-4-10 at 11:06 ] |
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