AI for Science Institute(AISI) 招人啦｜快来pick你心动的职位

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。

热招职位

AISI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。

燃烧反应流体力学计算研究员

计算流体力学算法开发工作；计算反应流、燃烧学代码性能优化、并行算法开发与验证测试。

希望你拥有：

• 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。

AI辅助燃烧算法研究员

利用先进的机器学习方法和大规模计算基础设施，在燃烧模拟领域进行前沿研究。

希望你拥有：

• 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。

电子结构团队是国内外致力于开发以周期性密度泛函理论计算软件为代表的一系列人工智能辅助增强电子结构算法的先行团队之一。目前在研的 ABACUS 密度泛函理论软件是由何力新教授、任新国研究员和陈默涵研究员主导开发的，拥有完全自主知识产权的一款国产开源的密度泛函理论软件。ABACUS可采用平面波基矢量和数值原子轨道基矢量来进行模拟计算，通过求解Kohn-Sham方程得到材料基态电荷密度分布，并由此计算目标材料的各项物理性质。

在AISI电子结构团队的努力下，ABACUS正在发展基于机器学习辅助的泛函模型 DeePKS，为实现跨尺度的分子动力学模拟提供了强有力的基石。

电子结构计算软件开发研究员

密度泛函理论软件的新算法研发工作；密度泛函理论软件的高性能优化及测试。

希望你拥有：

• 计算机、材料、物理、化学等相关博士背景；

• 从事过科学软件中算法的具体实现，具备较强的编程能力；

• 熟悉高性能计算者优先，有密度泛函理论或电子结构方法开发经验者优先；

• 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。

分子动力学研究员

分子动力学模拟方法及高性能优化。利用先进机器学习方法和大规模计算基础设施，在分子动力学模拟领域进行前沿研究。

希望你拥有：

• 计算机科学、应用数学/物理学、计算化学、计算生物学等相关领域的博士背景；

• 在分子动力学模拟算法，增强采样算法或相关领域有广泛的研究经验；

• 熟悉机器学习和高性能计算，熟练掌握C++ /cuda/Python编程语言，有较好的计算机编程技能；

• 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。

高性能科学计算研究员

参与科学计算软件的性能分析与系统优化，不断提高系统运行效率。

希望你拥有：

• 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间数据传输原理、传输类型、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。

高性能科学计算实习生

参与高性能平台（CPU、GPU或其它硬件平台）上的科学计算软件算法优化。

希望你拥有：

• 计算机等相关理工科学位背景，熟悉C++、MPI、CUDA、数值计算方法的优先；

• 对高性能计算有强烈兴趣和钻研精神，能达到实习生的工作量要求；

• 具备或者有意愿学习一定的软件工程背景知识，卓越的独立工作和团队合作能力。

电子结构计算实习生

参与电子结构算法的开发。

希望你拥有：

• 物理、化学、材料等相关学位背景，熟悉量子力学和固体物理，至少熟练掌握一门编程语言；

• 对实现电子结构算法的难度具有一定认识且仍具有较强兴趣，坚韧不拔的行事风格；

• 较强的数学物理公式推导能力和逻辑思维能力；

• 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。

AISI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。

计算辅助材料设计（原子尺度）

通过第一性原理计算、分子动力学模拟、原子磁性动力学等方法研究材料微观机理、探索计算辅助新材料设计新方法。

希望你拥有：

• 从事过材料计算模拟、凝聚态物理、力学等相关的研究工作，例如材料微观结构模拟、材料性能预测；
• 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，了解分子模拟和该前沿问题的结合点；
• 熟悉一种及以上的原子软件的使用方法，熟悉各种预处理方法（构型建模）和后处理方法（结果分析）；能够熟练撰写脚本进行后处理分析；
• 有在微-纳尺度问题上利用分子模拟方法解决问题的实际经验；
• 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。

计算辅助材料设计（连续介质尺度）

通过相场（晶格相场）模拟、有限元（晶体塑性有限元）模拟、位错动力学等方法研究材料微观结构演变、探索原子尺度与连续介质尺度的跨尺度耦合或者微观尺度与宏观尺度的耦合。

希望你拥有：

• 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。

材料计算实习生

采用原子尺度模拟工具（分子动力学、密度泛函理论）做分子、团簇、半导体、金属等材料体系的物性计算。

希望你拥有：

• 物理、化学、材料等相关学位背景，了解基本的原子尺度模拟方法；

• 对计算机模拟材料体系具有强烈兴趣且善于独立思考；

• 具备或者有意愿学习专业的密度泛函理论知识，较强的英文文献搜索和阅读能力；

• 优秀的学习能力、独立工作和团队合作能力。

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❖ 舒适的办公环境

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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：[e-mail]

• 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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