【你的驯养日常】 作为 Scientific Lobster Trainer，你的驯养日常将是这样的： - 搭窝建场——你需要设计支持长程推理的 Agent 框架，让龙虾熟练挥动它的"工具钳"：Python 解释器、分子动力学模拟器、DFT 计算引擎，甚至是真实的自动化湿实验设备。这不是简单的 API 调用，而是要让龙虾学会在长达数百步的科研任务中保持目标感，自主决策何时伸出哪只钳子。 - 私厨配粮——你手握的是过亿规模的私有数据库和干湿实验闭环积累的独家血缘档案，这些带"实验体香"的数据外人根本买不到。你的任务是设计高阶数据炼金术：如何将这些高纯度、带失败记录的私域知识，蒸馏成龙虾的科研直觉，让它提出的假设自带"名门基因"，而非互联网上的泛泛之谈。 - 行为训练——你要研发"假设-实验-反馈"的自动化闭环算法，结合贝叶斯优化、强化学习或者你更狂野的想法，教会龙虾用最少的实验次数找到最优解。就像训练一只聪明的边境牧羊犬，你要让它明白：每次实验都是昂贵的，它必须学会用脑子而不是蛮力探索科学空间。 - 体能测试——最后，你需要为这些赛博龙虾建立科研奥林匹克标准。参与构建 Scientific Agent 的评估 Benchmark，设计能真实反映发现效率与准确性的考核体系——当你的龙虾在特定科学任务中击败人类博士生或传统 AI 方法时，那份成绩单上会有你的名字。 【我们需要这样的驯养员】 必备技能（没这些别来养虾）： - 代码过硬：Python 工程能力顶级，专注于 Agent runtime 搭建——设计 LLM 与科学工具的高效交互协议，管理长程任务的记忆与状态，打通从"大脑决策"到"钳子执行"的完整神经链路。 - 懂 LLM/Agent：熟悉 Transformer，有 LangChain 或类似框架的魔改经验，Prompt Engineering 和 Function Calling 是基本功 - 学术敏锐度：能快速复现 NeurIPS/ICLR/ICML 论文，英文文献阅读无压力 - 学历：CS/AI/统计/理工科硕士或博士在读（特别猛的本科生也行） 加分项（有这些直接起飞）： - 🧬 AI4S 背景：懂计算生物/化学/材料，知道 MD、DFT、基因组学是干啥的 - 🎯 算法专精：贝叶斯优化、强化学习、搜索算法，有实际落地经验 - 🏆 顶会一作：发过 AI 顶会论文，懂得都懂 - ⏰ 能长期陪虾：连续实习 3-6 个月以上，把虾养大养肥 --- 【来我们这养虾的好处】 - 🚀 前沿赛道：直接参与 AI for Science 最硬核的 Agent 研究，解决真实科学难题，不是 toy problem - 👨‍🏫 顶级陪养员：资深 RL 专家 + 科学领域大牛 1v1 指导，定期学术讨论 + 职业规划 - 💻 无限饲料：充足的 GPU 算力 + 实验数据资源，不怕你的虾吃不饱 - 📝 署名权：鼓励并支持以第一作者身份在顶级会议/期刊发表论文——这是你的虾，也是你的成果 - 🦞 养虾自由：我们支持你在工位上合法养虾，甚至养一群虾 --- 【投递方式】 发简历，最好能告诉我们： 1. 你养过什么"虾"？（任何 Agent/自动化项目经历） 2. 你想让我们的科学龙虾学会什么独门绝技？ 3. 你打算怎么养它？（技术思路，300字以内）