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        "degree": "2027届获得博士学位",
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        "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\n1、使用AI方法改进、发展先进的计算材料学模型算法，大幅提升第一性原理或分子动力学等材料模拟方法的精度和速度；\n2、发展时间和空间上的多尺度AI模拟方法，增强物理模拟对稀有事件和复杂体系的描述能力；\n3、构建和维护大规模物理模拟数据库，为材料学领域高层级AI模型的训练提供基础。",
        "requirements_text": "1、2027届获得博士学位，计算机、化学、物理、材料等相关专业，具备扎实的数理基础；\n2、在第一性原理计算、分子动力学模拟、机器学习势能面、化学反应网络、生成模型等方面有经验者优先，有模拟方法和模型开发经验者优先；\n3、熟练掌握相关领域工作工具，具有较强的算法开发能力和工程优化能力；\n4、具有良好的沟通和协作能力，有较强的自我驱动力和快速学习迭代能力。",
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    "fulltext": "机器学习计算材料学研究员 - 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\n1、使用AI方法改进、发展先进的计算材料学模型算法，大幅提升第一性原理或分子动力学等材料模拟方法的精度和速度；\n2、发展时间和空间上的多尺度AI模拟方法，增强物理模拟对稀有事件和复杂体系的描述能力；\n3、构建和维护大规模物理模拟数据库，为材料学领域高层级AI模型的训练提供基础。\n\n职位要求\n1、2027届获得博士学位，计算机、化学、物理、材料等相关专业，具备扎实的数理基础；\n2、在第一性原理计算、分子动力学模拟、机器学习势能面、化学反应网络、生成模型等方面有经验者优先，有模拟方法和模型开发经验者优先；\n3、熟练掌握相关领域工作工具，具有较强的算法开发能力和工程优化能力；\n4、具有良好的沟通和协作能力，有较强的自我驱动力和快速学习迭代能力。\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\n1、使用AI方法改进、发展先进的计算材料学模型算法，大幅提升第一性原理或分子动力学等材料模拟方法的精度和速度；\n2、发展时间和空间上的多尺度AI模拟方法，增强物理模拟对稀有事件和复杂体系的描述能力；\n3、构建和维护大规模物理模拟数据库，为材料学领域高层级AI模型的训练提供基础。\n1、2027届获得博士学位，计算机、化学、物理、材料等相关专业，具备扎实的数理基础；\n2、在第一性原理计算、分子动力学模拟、机器学习势能面、化学反应网络、生成模型等方面有经验者优先，有模拟方法和模型开发经验者优先；\n3、熟练掌握相关领域工作工具，具有较强的算法开发能力和工程优化能力；\n4、具有良好的沟通和协作能力，有较强的自我驱动力和快速学习迭代能力。",
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