加入我们，与AI for Science相遇
如果你希望加入一个开放，有趣，多元化的团队，并与来自国内外顶尖高校、科研机构和科技企业的优秀学者共同工作；
如果你希望拥有思想碰撞的学术环境，自由探索和跨界合作的机会，并拥有充分的职业发展空间和灵活的工作时间；
如果你希望拥有国内外领先的平台和资源，无论是在学术界、还是企业界，无论是第一性原理计算、燃烧流体、还是人工智能或者高性能计算领域；
我们都可以为你的未来提供更多的选择和可能性。
AISI简介
北京科学智能研究院（AI for Science Institute,Beijing,以下简称AISI），成立于2021年9月，由鄂维南院士领衔，致力于将人工智能技术与科学研究相结合，加速不同科学领域的发展和突破，推动科学研究范式的革新，建设引领世界的「AI for Science」基础设施体系。
AISI的研究人员来自国内外顶尖高校、科研机构和科技企业，共同聚焦物理建模、数值算法、人工智能、高性能计算等交叉领域的核心问题。
AISI致力于创造思想碰撞的学术环境，鼓励自由探索和跨界合作，共同探索人工智能与科学研究结合的新可能。
科研岗位
机器学习基础算法团队致力于使用最前沿、最创新的人工智能算法来解决底层的科学问题，团队拥有获得2020年国际高性能计算应用领域最高奖戈登贝尔奖的DeePMD-kit、被誉为科学计算领域GPT的覆盖元素周期表的势函数预训练模型DPA-1等项目。团队致力于打造科学计算领域的ChatGPT，用深度学习模型来拟合覆盖整个元素周期表的科学体系，从而获得高精度、高效率的通用基础模型，极大加速下游科学体系中的应用，驱动新一代工业软件的诞生，在医药、材料、能源这些与每个人息息相关的领域，形成从学术界的前沿研究逐步落地到工业界的技术创新和应用。
本团队由北京科学智能研究院副院长张林峰带队，并拥有国内外领先的平台和资源，无论是在学术界、还是企业界，无论是人工智能算法研发领域，还是材料科学等应用领域，都可以为你的未来提供更多的选择和可能性。
基于对物理问题的理解，设计优化高精度机器学习模型结构。
希望你拥有：
品德优秀、敬业爱岗；合作意识强，具有团队工作的精神，组织协调能力好；
熟悉机器学习算法，熟悉tensorflow/pytorch等常用机器学习框架，有机器学习独立项目实践经验者优先；
熟练使用python语言，具有较强编程能力和良好的编程习惯；
有物理、化学相关知识背景优先；
若实习则一周保证至少4天的工作时间，实习周期不少于3个月。
对机器学习模型进行优化，采用模型压缩、模型蒸馏、高性能优化等方法，提高模型训练、推理效率。
希望你拥有：
品德优秀、敬业爱岗；合作意识强，具有团队工作的精神，组织协调能力好；
熟悉机器学习算法，熟悉tensorflow/pytorch等常用机器学习框架，有机器学习高性能优化经验者优先；
熟练使用python/C++语言，具有较强编程能力和良好的编程习惯，有GPU编程经验者优先；
有物理、化学相关知识背景优先；
若实习则一周保证至少4天的工作时间，实习周期不少于3个月。
性能工程团队致力于对AI4S(AI for Science)相关应用进行性能分析和高性能优化，诸如DeepModeling社区中的ABACUS、DeepFlame等；建立和完善性能测试和调优相关工具和工作流；为AI4S的高性能计算建立标准和Benchmark集；联合各平台厂商进行不同硬件平台的迁移适配和性能调优。
应用数学、计算机科学、软件工程等专业方向硕士或博士背景；
熟悉高性能计算中的进程/线程间数据共享原理、类型、优化思路；
有较好的研究背景和研究成果，在相关方向知名国际会议发表过论文者优先，有参加过深度学习相关比赛经验者优先；
优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。
燃烧研究团队是国内外致力于燃烧科学、计算流体力学与人工智能、高性能计算交叉融合发展的先行团队之一，拥有国内领先的科研基础、交流平台、以及算力资源。立足于原创的机器学习辅助燃烧计算方法，发起了包括DeePMR、DeepFlame 在内的多个行业内领先的开源项目，获得了广泛关注和影响力。
人工智能与科学计算的结合正在改变科技创新领域的研究范式。我们聚焦的宏观反应流体计算在航空航天等一系列关键领域中发挥的作用已经开始凸显。当下是这个领域最好的时代。流体力学、燃烧、应用数学、计算机等相关博士背景； 曾经从事计算流体力学代码开发与算法实现工作，有较好编程能力和习惯，熟悉C/C++，Fortran，Python等语言； 优先考虑：熟悉MPI、OpenMP、OpenACC、CUDA并行和有中大型代码维护经验，反应流体计算方法和模型开发背景，GPU编程经验，团队协同开发经历； 热爱算法与代码开发，二次开发能力强； 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。
燃烧学、流体力学、应用数学、热力学、计算机或其他相关领域的学科背景； 在计算流体力学、燃烧数值模拟、机器学习或相关领域有一定的研究经验； 熟悉超算的基本使用，有编程基础； 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。
希望你拥有：
计算化学方向博士背景；
熟悉量子化学和分子动力学模拟理论和方法，有反应机理计算经验；
优先考虑：有较好编程能力和习惯，熟悉C/C++，Fortran，Python等语言；
优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。
电解液团队致力于打造先进电解液智能化设计平台——“电解液工程”，以人工智能方法加速电解液分子与实用化配方设计，助力打造下一代高比能电池技术，为我国新能源汽车、新型电力系统、消费电子等行业提供关键技术支撑，保障碳达峰碳中和国家重大战略决策。本团队拥有国内外领先的平台和资源，无论是在学术界、还是企业界，无论是二次电池电解液设计、还是人工智能或者算法研发领域，都可以为你的未来提供更多的选择和可能性。
采用DFT和MD方法高通量计算电解液性质；基于高通量计算数据，建设电解液大数据库。
希望你拥有：
品德优秀、敬业爱岗；
合作意识强，具有团队工作的精神，组织协调能力好；
熟练使用Gaussian、LAMMPS等DFT/MD计算软件，有相关高通量计算经验者优先；
有电池电解液模拟计算经验者优先。
基于高通量计算的电解液性质，建设电解液大数据库及交互平台。
希望你拥有：
品德优秀、敬业爱岗；
合作意识强，具有团队工作的精神，组织协调能力好；
具有数据库开发与搭建经验。
基于高通计算和实验数据，开发机器学习模型预测电解液性质。
希望你拥有：
品德优秀、敬业爱岗；
合作意识强，具有团队工作的精神，组织协调能力好；
熟练使用python等程序语言，具有项目开发经验；
熟悉各类机器学习模型和算法、主流分子机器学习框架（SchNet、Uni-Mol等）；
具有电池电解液机器学习研究经验者优先。
材料研究团队致力于将人工智能方法/人工智能辅助计算模拟方法应用于材料研究，汇聚材料与机器学习两方面的顶级专家，拥有国内领先的算力资源，常与实验和工业伙伴交流探讨，致力于理论设计与工程应用的连接，把机器学习用到实处。
当下，人工智能正重塑各领域，基于“AI for Science”的理念，AISI材料研究团队正积极探索AI辅助材料设计的应用落地，愿志同道合者加入我们，一起开辟新时代。从事过材料计算模拟/凝聚态物理/固体力学相关研究工作； 在材料科学领域具备扎实的基础知识，熟悉领域内的前沿科学问题，了解连续介质方法在相关问题中如何发挥作用； 熟悉一种及以上相场、有限元等相关的模拟软件，具有较强的建模及前后处理能力； 了解材料及器件研究中的真实工程问题，能应用相关模拟方法研究真实材料体系中的问题； 对跨尺度建模、多物理场耦合仿真具有浓厚兴趣； 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。
运营岗位
负责研究院日常内容及公众号内容撰写更新；
执行内容项目；
配合会议活动项目中的内容产出。
拥有2年以上科技媒体内容运营/媒体记者相关经验；
有会议或专栏项目内容策划经验、活动支持经验者优先；
有图片、拍摄剪辑经验者优先；
具有人工智能等专业知识储备更佳；
具有较好的学习能力；有责任感，团队协作意识。
按策划方案支持内容项目的文案产出；
配合会议活动项目中的内容撰写。
有1年以上内容编辑相关经验，同时欢迎优秀的在校生；
参与过会议项目或专栏项目内容撰写优先；
具有图片、拍摄剪辑中某一项技能者优先；
具有人工智能等专业知识储备更佳；
可接受3个月到半年左右的兼职或实习。
支持线上线下会议执行工作，包括供应商沟通，活动搭建，会议现场管理等；
根据会议需求，有一定物料制作及成本经验；
协助会议项目按计划完成，保持有效沟通。
具有行业会议活动及企业市场活动落地执行经验；
熟练使用办公软件，会PS、AI处理海报图片优先；
可接受3个月到半年左右的兼职或实习。
协助开展研究院开源社区线上、线下活动组织；
组织开源社区教学活动，包括但不限于组织教程、讲义的编写，课程的录制等；
收集和整理开源社区内用户的问题，并及时向开发者反馈；
协助处理其他社区运营事项，包括媒体运营、社群运营等。
做过计算模拟 、生化环材等学科， 计算机专业优先；
具有快速的学习能力，喜欢跨学科、跨行业交流，喜欢和科学家交朋友；
具有系统思维能力，耐心、细致；
英语优秀，有开源社区运营经验、大型活动组织经验、新媒体运营经验优先；
有科研经验优先。
岗位职责：
负责制定研究院项目的实施方案、风险预判、节点把控，以及进行项目过程管控、文档编写等，进行项目落地；
负责项目汇报、需求迭代，保证项目的顺利交付和验收；
负责解决项目过程中各类问题的解决，合理调配资源，准时、优质的完成全部工作；
完成领导交待的其他工作任务。
任职要求：
曾参与过政府机关 (科技部、北京市科委等) /高校科研等项目相关工作者优先考虑;
全日制本科及以上学历，理工科背景优先，有三年以上项目经理相关工作经验；
具备优秀的沟通协调能力，严谨的逻辑思维能力；
具有良好的文字功底，执行力及抗压力强。
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如何加入
AISI提供包括全职/兼职/顾问/实习在内的多种合作模式。
主要工作地点设于北京海淀。
请将如下材料发送至：contact@bjaisi.com（科研岗位需包含以下内容）
5篇以内代表论文 个人陈述：描述感兴趣做的事情 2封及以上的推荐信 个人简历
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