1.计算生物学、生物信息学、计算机科学、基因组学、系统生物学或相关专业博士学位。 2.精通Python编程，熟练掌握PyTorch（或TensorFlow）等主流深度学习框架，具备独立完成模型设计、训练与评估的能力。 3.熟悉Transformer、生成模型（扩散模型/flow matching）、图神经网络等主流模型架构的原理与实现，有大规模模型预训练经验。 4.具备扎实的单细胞组学基础，理解单细胞数据处理、批次效应校正、细胞注释与轨迹分析等核心方法。 5.熟悉虚拟细胞/单细胞基础模型领域主流方法与工具，如scGPT、scFoundation、STATE等，了解其原理与适用边界。 6.熟悉单细胞与扰动相关数据库及图谱（CELLxGENE、GEO、Perturb-seq等）的使用与数据处理。 7.有良好的学术产出记录：在顶级会议（NeurIPS、ICML、ICLR等），顶级期刊（CNS及其子刊）发表过多篇第一作者论文。 8.良好的中英文文献阅读与学术写作能力，具备跨团队协作与沟通能力。