多伦多大学Mohamad Moosavi团队与加速联盟Kangming Li团队联合招聘博士后研究员,研究方向包括: 1. 大语言模型在材料设计中的应用 2. 多级孔材料的表征学习 3. 基于主动学习与相似性度量的材料发现方法 开展人工智能与材料科学的交叉研究,构建新型AI驱动材料发现框架; 整合高通量实验与计算数据,推动理论成果向实际应用转化; 参与跨学科合作,优化自主化材料研发流程。 已获得或即将获得计算机科学、材料科学、化学、化学工程等相关学科博士学位; 具备机器学习(深度学习/主动学习/自然语言处理)在材料或化学领域的应用经验; 熟练掌握Python及主流机器学习框架(如PyTorch、scikit-learn); 具备优秀的英语口语及学术写作能力、团队协作精神及跨学科沟通能力。 全职岗位,首期聘期1年,根据科研表现及项目进展可续聘; 本职位自即日起开放申请,额满即止。 有意者请填写在线申请表(https://forms.gle/NHpZPE8s1qYC4XU98 )。如需了解更多信息,请联系kangming.li@utoronto.ca 或mohamad.moosavi@utoroto.ca,邮件主题请注明“PDF-AC-AI4Materials Application”。
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