根据学科发展需要，浙江大学伊利诺伊大学厄巴纳香槟校区联合学院张强教授团队现向社会公开招聘科研助理1名。

一、课题组简介

张强博士，曾在英国伦敦大学学院（University College London）计算机科学系取得博士学位并担任博士后，在中国科学院和山东大学分别取得硕士和学士学位。主要研究方向为机器学习、知识图谱和AI for Science等，在Nature Machine Intelligence、Nature Biotechnology、Nature Computational Science、Nature Communications、ACM Computing Surveys、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、WWW等顶级学术期刊和会议发表六十余篇文章，谷歌学术论文引用量达到6000+。主持国家自然科学基金专项项目和青年项目、科技部科技创新2030新一代人工智能重大专项子课题、浙江省“尖兵”“领雁”重点研发计划课题、CCF-腾讯犀牛鸟联合基金、CCF-蚂蚁科研基金、CAAI-MindSpore基金等10余项。曾获得AAAI-25学术新星奖（AAAI-25 New Faculty Highlight）、Google NLP Grant、NVIDIA GPU Grant、CCF产学合作优秀案例奖、CCF-腾讯犀牛鸟优秀项目奖、MindSpore杰出导师奖和中英教育信托者（Great Britain-China Educational Trust）、浙江大学本科生科研优秀成果特等奖最佳指导教师（全校共3人）。曾访问或工作于Facebook AI Research、Microsoft Research Cambridge、Amazon Alexa，受邀在2023年于哈佛医学院、2024年于美国劳伦斯伯克利国家实验室进行主题报告。

张强个人主页：https://person.zju.edu.cn/zhangqiang

二、岗位介绍

我们诚挚邀请志在AI赋能计算化学与生物信息学交叉研究的青年才俊，加入浙江大学AI for Science研究团队，并与生命科学、化学领域数智化顶尖公司携手合作，从事大模型在计算化学分析、生物信息挖掘及药物研发中的创新应用。

我们正在做的事：

?整合计算化学模拟数据（如分子动力学、量子化学计算结果）与生物信息学数据（如基因组、转录组、蛋白质结构数据），构建结构化、语义化跨模态数据库，为AI驱动的分子机制解析与药物发现提供数据支撑

?探索将大语言模型（LLM）引入计算化学任务（如反应路径预测、分子性质评估）与生物信息分析（如基因功能注释、蛋白质-配体相互作用预测），提升研究智能化水平

?研究并优化大模型在计算化学数据拟合精度、生物信息预测准确性、结果可解释性方面的算法，推动科研“从经验推测到数据驱动”的转变

?建设可复用的AI工具链（如融合GNN与LLM的分子设计模块、多组学数据智能分析插件），推动计算化学、生物信息学与AI技术的深度交叉融合

如果你希望在“AI+计算化学+生物信息学”的交叉领域锤炼算法本领，在既有科研深度又贴近实际应用的问题中实现价值，欢迎加入我们！

三、主要职责

1.面向大语言模型（LLM）在计算化学与生物信息学领域的具体应用场景开展研究，如分子反应路径智能预测、多组学数据结构化分析、蛋白质功能语义挖掘、专业科研文本（如化学实验报告、生物数据分析结论）生成等；

2.探索和优化大模型在计算化学数据拟合精度、生物信息预测准确性、结果安全性与可控性等关键技术，解决跨模态数据（化学结构数据、生物序列数据、文本数据）融合建模难题；

3.跟踪大模型技术前沿，探索SFT、LoRA、Prompt工程、Agent、RAG等技术在计算化学模拟结果解析、生物信息标志物挖掘等科研与产业任务中的应用潜力；

4.撰写高质量学术论文（聚焦AI与计算化学、生物信息学交叉方向），参与科研项目申报及团队跨学科协作建设。

四、具体要求

1.计算机科学、人工智能、计算化学、生物信息学、数学、统计或相关专业硕士及以上学历，有大模型、自然语言处理（NLP）、AI+化学/生物交叉领域算法研究经验者优先；

2.熟练掌握深度学习理论与主流框架（如PyTorch），具备1-3年相关实践经验，了解计算化学基础原理（如分子动力学模拟、DFT计算）或生物信息学核心方法（如高通量测序数据分析、蛋白质结构预测）者优先；

3.熟悉Python、Java、C++等语言之一，有良好的代码规范与工程能力，能独立开发数据处理脚本（如分子结构数据清洗、生物序列比对自动化）者优先；

4.具备GPT/LLaMA等开源大模型的调研、优化或微调经验，熟悉SFT、LoRA、P-Tuning等技术，有图神经网络（GNN）在分子建模/蛋白质结构分析中应用经验者优先；

5.有多模态Agent（如整合分子模拟工具与AI模型的智能系统）、RAG（如基于化学/生物文献知识库的检索增强）等系统构建经验者优先；

6.具备较强的跨学科问题分析与解决能力，对AI赋能计算化学、生物信息学研究充满热情，具备良好的团队协作与沟通能力；

7.能够独立阅读英文文献，紧跟AI与化学/生物交叉领域技术发展趋势，并应用于实际研究任务中。

五、我们提供

1.有竞争力的待遇支持与成果激励，年薪15-20万左右，一人一议，特别优异者可在此基础上上浮一定比例；

2.工作地点：浙江海宁（浙江大学国际校区），优越的科研环境与自由探索空间；

3.一流高校平台和与化学、生物医药领域高水平企业合作开展科研项目的机会，接触行业前沿需求；

4.面向学术（如AI+化学/生物交叉领域研究）或产业（如药物研发数智化工具开发）发展的多元职业发展路径。

六、应聘方式：

坚持公开、公平、竞争、择优的原则，凡符合招聘岗位要求且有意向者，有意向申请者请将简历发送email至sijiachen@intl.zju.edu.cn。邮件注明【应聘-浙江大学-科研助理-姓名-高校人才网】。【快捷投递：点击下方“立即投递/投递简历”，即刻进行职位报名】

截止时间：即日起至招满即止

学校网站：http://www.intl.zju.edu.cn/；

学院网站：http://zjui.intl.zju.edu.cn/en

工作性质：劳动合同制（劳务派遣）