职责描述
岗位职责
担任 domain anchor,推进 AI 与具体领域 (X) 的实质性融合研究。岗位日常工作:
1. 问题定义:与 PI 共同梳理领域内"AI 真正能解、但尚未被 AI 解好"的问题,筛选可发表、可落地的研究题目
2. 领域数据与 baseline:把领域数据引入研究流程,跑通主流 AI baseline,完成 error analysis 并识别真实 gap
3. 跨域协作:与方向一同学协作完成模型侧实验;本岗位主导领域侧的实验设计、解读与论文撰写
4. 论文与 collaboration:把研究成果整理为 AI 顶会 + 领域顶刊的双向投递稿件,并建立长期跨域 collaboration
重点关注的 X 方向:
- 物理 / 化学 / 材料 / 生物 / 地学 / 能源
- 流体 / 结构 / 传感器 / 控制 / EDA
- 金融——另类数据 (alternative data) / 风险 / 资产配置
- 医学 / 生命科学
- 其他 X(候选人能阐述"为什么是好问题"即可)
预期产出:1 篇 AI 顶会 + 1 篇领域顶刊的双向候选工作。
能力期望
- 领域积累 (核心):在 X 中具备真实积累——能读懂领域顶刊、能进入实验台或写出领域代码、能独立处理领域数据;至少一段相关项目或科研经历
- AI 基础:能独立阅读 AI 顶会论文;能用 PyTorch 写出标准训练循环;能跑通至少一个开源 baseline
- 岗位定位:不要求 AI 深度,要求 X 的扎实积累——AI 方法侧由团队协作补齐
- 加分项:领域顶刊 / 顶会已发表工作;跨域 collaboration 经验;能将领域问题翻译为标准 ML formulation