1、负责化工材料、精细分子领域AI算法研发，基于深度学习、计算化学技术，搭建分子设计、虚拟筛选、逆合成规划算法模型，支撑化工AI智能体核心功能。 2、运用GNN、扩散模型等主流AI模型，开展化工分子结构优化、高通量虚拟筛选、合成路线逆向预测，提升AI智能体化工专业推理能力。 3、结合计算化学理论与实验数据，清洗、规整化工数据集，训练、调优、迭代材料设计算法，提升模型预测准确率与实用性。 4、联动合成研发团队，落地AI分子设计、合成方案生成功能，根据实验反馈持续优化算法，解决化工场景实际研发问题。

1、计算化学、材料科学、人工智能、计算机、化学信息学等相关专业硕士及以上学历，博士优先。 2、熟练使用Python、PyTorch框架，精通深度学习算法，掌握GNN图神经网络、扩散模型、逆合成规划等核心技术。 3、熟悉计算化学基础理论、分子模拟、高通量虚拟筛选流程，有化工分子、新材料AI设计相关项目经验者优先。 4、具备独立算法研发、模型调优能力，了解精细化工、高分子材料研发场景者优先，善于结合业务场景优化算法。