【校招】AI for Science青年研究员 - 生命科学智能中心
生命科学智能中心｜正式｜算法类｜上海
2026-10-19
岗位职责
研发面向科研场景的 LLM 智能体，负责长程任务中的规划、记忆与错误恢复机制
基于实验结果、模拟器与规则化 critic 构建可验证奖励信号，开展 SFT 与强化学习（GRPO 等）后训练
设计假设生成与筛选方法，提升模型产出想法的新颖性与可证伪性
构建科研智能体评测集与指标体系，分析失败案例并驱动模型迭代
与领域科学家及实验平台协作，将智能体接入真实研究项目，完成计算与实验的闭环验证
产出论文、开源代码或评测基准
基于实验结果、模拟器与规则化 critic 构建可验证奖励信号，开展 SFT 与强化学习（GRPO 等）后训练
设计假设生成与筛选方法，提升模型产出想法的新颖性与可证伪性
构建科研智能体评测集与指标体系，分析失败案例并驱动模型迭代
与领域科学家及实验平台协作，将智能体接入真实研究项目，完成计算与实验的闭环验证
产出论文、开源代码或评测基准
岗位要求
计算机、人工智能、生物信息、计算化学 / 材料等相关专业博士，应届或毕业两年内
具备第一作者论文，发表于本领域主流会议或期刊（机器学习方向如 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL，领域方向如相应顶级期刊），能清晰阐述课题的问题定义、方法取舍与局限
熟悉 LLM 与智能体技术栈（tool use、RAG、长上下文、评测），具备独立实现与复现能力
熟练使用 Python 与 PyTorch，具备良好的工程与实验管理习惯
实验方法论严谨，重视对照、统计显著性与可复现性
加分项
具备 LLM 后训练或强化学习经验（SFT、DPO、GRPO、可验证奖励）
有 AI for Science 方向的研究或实习经历
有湿实验、自动化实验平台或自驱动实验室相关背景
维护有影响力的开源项目，或有科研智能体方向的复现工作
具备第一作者论文，发表于本领域主流会议或期刊（机器学习方向如 NeurIPS / ICML / ICLR / ACL，领域方向如相应顶级期刊），能清晰阐述课题的问题定义、方法取舍与局限
熟悉 LLM 与智能体技术栈（tool use、RAG、长上下文、评测），具备独立实现与复现能力
熟练使用 Python 与 PyTorch，具备良好的工程与实验管理习惯
实验方法论严谨，重视对照、统计显著性与可复现性
加分项
具备 LLM 后训练或强化学习经验（SFT、DPO、GRPO、可验证奖励）
有 AI for Science 方向的研究或实习经历
有湿实验、自动化实验平台或自驱动实验室相关背景
维护有影响力的开源项目，或有科研智能体方向的复现工作
