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[交流] 上海交通大学陈向洋计算化学课题组诚聘2027级博士研究生

上海交通大学陈向洋计算化学课题组诚聘2027级博士研究生


含直博、硕博连读及申请-考核博士生



上海交通大学陈向洋课题组隶属于上海交通大学变革性分子前沿科学中心。中心扎根于上海交通大学张江科学园,是上海张江综合性国家科学中心的重要组成部分,面向分子科学、化学转化、能源材料、生命健康与人工智能化学等前沿方向开展交叉创新研究。
陈向洋计算化学课题组长期致力于理论与计算化学、物理有机化学、酶催化反应机制、新材料分子设计以及人工智能化学等方向的前沿研究。课题组以高精度量子化学计算、多尺度模拟、机器学习与实验协同验证为核心手段,围绕复杂化学反应选择性调控、催化机制解析、功能分子与新型材料设计等重要科学问题,发展“计算设计—实验验证—模型优化”的闭环研究模式。
现面向国内外优秀本科生、硕士生招收2027级博士研究生,诚邀有志于计算化学、理论化学、人工智能化学和分子设计研究的青年学子加入课题组,共同探索化学反应与功能分子体系中的基础科学问题,推动计算化学方法与应用的发展。

一、研究方向
课题组主要研究方向包括但不限于:
1.        计算有机化学与物理有机化学
发展基于量子化学计算的反应机制解析与选择性预测方法,研究复杂有机反应中的区域选择性、立体选择性和化学选择性调控机制。
2.        过渡金属催化与酶催化反应机制
结合DFT、QM/MM、多尺度模拟和动力学分析,揭示金属催化、酶催化及仿生催化反应中的关键中间体、过渡态和选择性来源。
3.        功能分子与新材料的计算设计
面向有机半导体、堆积有机框架、光功能材料、催化材料等体系,开展结构—性质关系研究与理性分子设计。
4.        人工智能化学与数据驱动分子设计
结合机器学习、少样本学习、量子化学描述符和高通量计算,发展面向反应选择性预测、催化剂筛选和功能分子设计的新方法。

二、招生类别与基本要求
申请人须符合上海交通大学化学化工学院博士研究生招生基本要求,具体要求以学校和学院当年招生通知为准。相关信息可参考官网:
https://fsctm.sjtu.edu.cn/info/1047/1806.htm
招生类别包括:
1. 本科直博
面向国内优秀应届本科毕业生。申请条件、申请材料和申请办法参照上海交通大学当年招收优秀应届本科毕业生免试攻读研究生,含直博,相关规定执行。
2. 硕博连读
面向已按照学科培养方案要求修完硕士阶段主要课程、成绩优秀,并经导师同意申请硕博连读的本校二年级或三年级非定向就业在读优秀硕士研究生。
3. 申请-考核制博士
面向已获得硕士或博士学位的申请人,以及应届硕士毕业生。应届硕士毕业生须在录取当年入学前取得国家承认的硕士毕业证书和硕士学位证书,或取得教育部留学服务中心出具的国境外学历学位认证书。

三、申请条件
欢迎具有以下背景或能力的申请人积极申请:
1.        具有计算化学、理论化学、有机化学、物理化学、材料化学、生物化学、人工智能、机器学习或计算机科学等相关学科背景;
2.        对计算化学、反应机制、分子模拟、催化设计、功能材料或人工智能化学等研究方向具有浓厚兴趣;
3.        具有较好的英文文献阅读能力、学术写作能力和独立思考能力;
4.        具有良好的科研训练基础和学术潜力;已有高水平科研成果或以第一作者发表学术论文者优先考虑;
5.        热爱科研,工作认真严谨,具有良好的学术道德、沟通能力、执行能力和团队合作精神。

四、申请材料
请申请人准备以下材料:
1.        详细个人简历,包括教育背景、科研经历、已掌握的计算或实验技能、代表性成果等;
2.        代表性科研成果清单,包括论文、项目经历、获奖情况、学术报告或其他能够证明科研能力的材料;
3.        简要科研兴趣或未来研究计划,可结合自身背景说明希望在课题组开展的研究方向;
4.        2–3名推荐人的姓名及联系方式,博士后申请者需提供,博士研究生申请者可根据实际情况提供。

请将申请材料发送至陈向洋老师邮箱:
chenxiangyang@sjtu.edu.cn
邮件主题请注明:
博士研究生申请+本人姓名+研究方向+学校
课题组将对申请材料进行认真评估,并尽快与符合条件的申请人联系,安排进一步交流或面试。

五、导师简介
陈向洋,上海交通大学长聘教轨副教授、博士生导师,上海市领军人才计划入选者。2017年博士毕业于中国科学院化学研究所,2017年至2023年在美国加州大学洛杉矶分校 UCLA 从事博士后研究,2024年3月加入上海交通大学变革性分子前沿科学中心,任课题组组长 PI。主要从事理论与计算化学相关研究,围绕复杂化学反应选择性调控、催化机制解析、功能分子设计和人工智能化学等方向,发展计算化学驱动的多维选择性精准调控策略。课题组注重理论模型与实验验证的协同迭代,致力于构建“计算设计—实验验证—模型优化”的闭环研究体系,为复杂反应选择性调控和功能分子精准设计提供普适性解决方案。迄今已发表SCI论文40余篇,其中以通讯作者或第一作者,包括共同第一作者,发表论文15余篇,代表性成果发表于 Nature、J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem. Int. Ed.、Nat. Commun.、Chem等国际重要学术期刊。曾获 UCLA Chancellor's Award for Postdoctoral Research、ACS COMP Division Wiley Postdoc Award 等奖项。主持国家自然科学基金C类项目、上海市 “科技创新行动计划” 自然科学基金面上项目等科研项目。

六、联系方式
课题组网站:
https://fsctm.sjtu.edu.cn/info/1011/2284.htm
Google Scholar:
https://scholar.google.com/citations?user=3yFBTi8AAAAJ
联系邮箱:
chenxiangyang@sjtu.edu.cn
欢迎具有计算化学、理论化学、有机化学、材料化学、人工智能或相关交叉学科背景的优秀学生积极申请。课题组将为学生提供开放交叉的科研环境、系统严格的科研训练以及充分的国际化学术交流机会。我们真诚期待你的加入,共同探索计算化学与分子科学的前沿问题。
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