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1、开发化学反应实验方案、实验配方生成模型,实现反应试剂、催化剂、溶剂、温度、时间、加料顺序及操作步骤等实验要素的智能设计; 2、研发反应条件推荐与优化算法,包括贝叶斯优化、主动学习、强化学习及多目标优化等方法; 3、开发反应表征、反应性能预测及实验结果分析模型,预测反应产率、选择性、转化率及其他关键性能指标; 4、将算法模型集成至智能科研或自动化实验平台,支持实验方案生成、自动执行、结果回流和模型迭代的闭环优化; 5、与计算化学、合成化学、材料及自动化实验团队协作,推动算法在真实研发任务中的验证与应用; 6、撰写算法说明、技术报告、模型评估报告及相关验证文档。
1、计算化学、计算机科学、人工智能、化学信息学或其他相关专业硕士及以上学历; 2、具备良好的编程能力,熟练使用Python,熟悉PyTorch、TensorFlow等一种或多种深度学习框架; 3、熟悉机器学习与深度学习基础,了解Transformer、图神经网络(GNN)、大语言模型(LLM)等模型; 4、对化学反应、实验条件及实验流程具有一定理解,具备化学反应预测、实验方案生成或反应条件优化相关经验; 5、熟悉VASP、LAMMPS等计算化学软件,并对解析反应机理具有一定的了解; 6、熟悉贝叶斯优化、主动学习、强化学习、多目标优化或生成式模型者优先; 7、具有AI+异相催化相关研究经验者优先; 8、具有化学文献数据挖掘、反应数据库建设、化学信息学工具开发或自动化实验平台对接经验者优先; 9、发表过相关领域顶刊论文者优先; 10、具备良好的跨学科沟通、问题分析和快速原型开发能力,能够与算法及实验团队高效协作。



