主分类：通用算法研发（其他方向）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI驱动的新一代计算化学方法与应用研究 - AI for Science",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、深圳、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
},
"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "bytedance.com",
"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品，旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "获得博士学位",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "团队介绍：AI for Science 团队专注于科学计算与物质发现领域的前瞻技术探索，围绕生物和材料领域基础模型、量子化学、AI分子动力学、高通量实验技术等方向，用 AI 推动科学领域的研究范式突破，也在实际应用场景中创造价值。我们希望用 AI 赋能科学，探索 AI 在科研领域的变革，拓展人类认知边界！\n\n课题介绍：\n在人工智能快速发展的背景下，计算化学作为“AI for Science”的重要方向之一，近年来取得了显著进展。数据驱动方法在分子性质预测、材料筛选等任务中展现出良好潜力，但在强关联分子与复杂材料体系等关键问题上，仍面临基础性挑战：高精度方法算不大，高效率方法算不准。这一瓶颈导致计算结果与实验观测之间仍存在明显差距，限制了其在实际应用中的广泛落地。 本课题拟在此背景下，探索人工智能与计算化学方法的深度融合，发展兼具精度与效率的新一代计算化学方法，提升复杂体系的模拟能力与预测可靠性，推动计算结果向实验可验证与实际可用的方向迈进，为材料设计、催化与分子工程等领域提供关键方法支撑。\n\n课题挑战：\n1、黑盒模型在物理、化学问题中的泛化性；\n2、物理先验与AI模型的有效结合；\n3、适应科学场景的新模型、新优化方法的研发；\n4、小样本学习在复杂化学问题中的有效性。\n\n课题价值：\n1、为复杂分子体系与材料体系提供可扩展的计算化学工具，降低高精度计算的门槛；\n2、加速新材料、新催化剂及功能分子的设计与筛选过程；\n3、为大规模化学空间探索提供可行路径，支持高通量计算与自动化研究。",
"requirements_text": "1、2027届毕业，获得博士学位；计算机科学、机器学习、物理、化学、数学等相关专业优先；\n2、有扎实数学基础及良好编程能力；\n3、具有独立研究和创新的才能，能够在跨学科的环境中成长；\n4、持续关注人工智能前沿发展，熟练使用各类AI工具。",
"skills": [AI生成
"机器学习"
],
"preferred_qualifications": "计算机科学、机器学习、物理、化学、数学等相关专业优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7629177462161852725/detail"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "7629177462161852725",
"post_date": "2026-04-16",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://jobs.bytedance.com/campus/position/7629177462161852725/detail"
},
"fulltext": "AI驱动的新一代计算化学方法与应用研究 - AI for Science\n职位描述\n团队介绍：AI for Science 团队专注于科学计算与物质发现领域的前瞻技术探索，围绕生物和材料领域基础模型、量子化学、AI分子动力学、高通量实验技术等方向，用 AI 推动科学领域的研究范式突破，也在实际应用场景中创造价值。我们希望用 AI 赋能科学，探索 AI 在科研领域的变革，拓展人类认知边界！\n\n课题介绍：\n在人工智能快速发展的背景下，计算化学作为“AI for Science”的重要方向之一，近年来取得了显著进展。数据驱动方法在分子性质预测、材料筛选等任务中展现出良好潜力，但在强关联分子与复杂材料体系等关键问题上，仍面临基础性挑战：高精度方法算不大，高效率方法算不准。这一瓶颈导致计算结果与实验观测之间仍存在明显差距，限制了其在实际应用中的广泛落地。 本课题拟在此背景下，探索人工智能与计算化学方法的深度融合，发展兼具精度与效率的新一代计算化学方法，提升复杂体系的模拟能力与预测可靠性，推动计算结果向实验可验证与实际可用的方向迈进，为材料设计、催化与分子工程等领域提供关键方法支撑。\n\n课题挑战：\n1、黑盒模型在物理、化学问题中的泛化性；\n2、物理先验与AI模型的有效结合；\n3、适应科学场景的新模型、新优化方法的研发；\n4、小样本学习在复杂化学问题中的有效性。\n\n课题价值：\n1、为复杂分子体系与材料体系提供可扩展的计算化学工具，降低高精度计算的门槛；\n2、加速新材料、新催化剂及功能分子的设计与筛选过程；\n3、为大规模化学空间探索提供可行路径，支持高通量计算与自动化研究。\n\n职位要求\n1、2027届毕业，获得博士学位；计算机科学、机器学习、物理、化学、数学等相关专业优先；\n2、有扎实数学基础及良好编程能力；\n3、具有独立研究和创新的才能，能够在跨学科的环境中成长；\n4、持续关注人工智能前沿发展，熟练使用各类AI工具。\n团队介绍：AI for Science 团队专注于科学计算与物质发现领域的前瞻技术探索，围绕生物和材料领域基础模型、量子化学、AI分子动力学、高通量实验技术等方向，用 AI 推动科学领域的研究范式突破，也在实际应用场景中创造价值。我们希望用 AI 赋能科学，探索 AI 在科研领域的变革，拓展人类认知边界！\n\n课题介绍：\n在人工智能快速发展的背景下，计算化学作为“AI for Science”的重要方向之一，近年来取得了显著进展。数据驱动方法在分子性质预测、材料筛选等任务中展现出良好潜力，但在强关联分子与复杂材料体系等关键问题上，仍面临基础性挑战：高精度方法算不大，高效率方法算不准。这一瓶颈导致计算结果与实验观测之间仍存在明显差距，限制了其在实际应用中的广泛落地。 本课题拟在此背景下，探索人工智能与计算化学方法的深度融合，发展兼具精度与效率的新一代计算化学方法，提升复杂体系的模拟能力与预测可靠性，推动计算结果向实验可验证与实际可用的方向迈进，为材料设计、催化与分子工程等领域提供关键方法支撑。\n\n课题挑战：\n1、黑盒模型在物理、化学问题中的泛化性；\n2、物理先验与AI模型的有效结合；\n3、适应科学场景的新模型、新优化方法的研发；\n4、小样本学习在复杂化学问题中的有效性。\n\n课题价值：\n1、为复杂分子体系与材料体系提供可扩展的计算化学工具，降低高精度计算的门槛；\n2、加速新材料、新催化剂及功能分子的设计与筛选过程；\n3、为大规模化学空间探索提供可行路径，支持高通量计算与自动化研究。\n1、2027届毕业，获得博士学位；计算机科学、机器学习、物理、化学、数学等相关专业优先；\n2、有扎实数学基础及良好编程能力；\n3、具有独立研究和创新的才能，能够在跨学科的环境中成长；\n4、持续关注人工智能前沿发展，熟练使用各类AI工具。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T033",
"std_aux_codes": [],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}