1、2027届获得博士学位，计算机科学、人工智能、统计学、应用数学、计算化学、计算物理等相关专业优先； 2、具备扎实的机器学习基础，深入理解深度学习及基础模型相关技术，在以下至少一个方向具备系统研究和成熟成果：大语言模型预训练与后训练、Agent、多模态学习、图与几何深度学习； 3、具备优秀的研究能力和代表性成果，在NeurIPS、ICML、ICLR等机器学习会议，或Nature、Science及其子刊，以及相关领域权威期刊发表过高水平论文； 4、熟悉大规模模型训练、数据工程或模型评测中的一项或多项，有科学基础模型、大语言模型、多模态模型或生成式模型的大规模训练经验，能够推动研究原型向稳定系统演进； 5、具备较强的问题抽象与技术创新能力，能够从复杂科学问题中提炼可计算、可验证的机器学习问题；对AI for Science和通用智能驱动科学发现具有长期热情，具备攻克开放性难题的韧性，以及良好的跨学科沟通与团队协作能力； 6、熟悉分子、材料、化学反应等一种或多种科学数据；在真实工业与科研场景中取得过有影响力的成果；具备模型与实验、计算模拟或科学数据库协同闭环的实践经验。