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我们正在寻找对 AI 驱动科学发现充满热情的博士生,探索大模型与 Agent 在真实科研中的应用,并构建能够衡量其科研能力的评测体系。招聘包含以下两个方向,可根据研究兴趣与经历选择申请。 我们鼓励将实习期间的探索与积累沉淀为高质量研究成果,通过论文发表、开源项目等形式,分享有影响力的工作,推动 AI for Science 领域进步。
方向一:科研 Agent 前沿研究 - 面向生命科学等领域的真实科研问题,探索LLM与 Agent 驱动的新研究方向和方法。 - 优化基础模型的科研能力,构建、应用科研 Agent,探索前沿的科学问题。 - 结合领域知识开展研究与实验,验证方法的有效性,形成具有科学价值的研究成果。
方向二:AI for Science 评测体系构建 - 面向真实科研场景,构建大模型与 Agent 的科研能力评测框架与基准。 - 结合领域研究经验,设计具有科学意义和挑战性的原创题目与任务,制定可靠的参考解答和评价标准。 - 开展系统评测与结果分析,识别模型的能力边界,为模型与 Agent 的改进提供依据。
任职要求 - AI for Science、系统生物学、生物信息学、计算生物学及人工智能相关交叉学科的在读博士生。 - 具有扎实的科研基础和独立研究能力,能够从真实科研需求中提炼问题、设计实验,并判断结果的科学合理性。 - 熟练掌握 Python,具备扎实的编程与工程实践能力,能够完成研究原型开发、数据分析。 - 对大模型与 Agent 有深入理解及实际研究或开发经验,熟悉大模型应用、工具调用与 Agent 工作流构建。 - 具备良好的英文文献阅读、技术表达与团队协作能力,对探索新的科研方法有持续的兴趣和主动性。 - 能够保证 3 个月及以上的实习周期。
加分项 - 有相关开源项目,或在开源社区有实质性贡献。 - 在 CNS 子刊或AI 顶级会议发表过相关研究成果。 - 有 AI for Science 研究、科研 Agent 开发或科研评测基准建设经验。
申请方式 请提交个人简历,并注明意向方向及预计到岗时间。欢迎附上代表性论文、开源项目或其他能够体现个人贡献的研究成果。



