高分子智能研发实习生（分子模拟方向）

职位描述

一、职位概述

我们寻找对高分子智能研发与分子模拟有扎实基础和浓厚兴趣的实习生。你将加入一个前沿团队，参与开发用于高分子材料智能设计的计算模拟核心模块与自动化平台。核心任务是将复杂的分子模拟流程，通过算法开发和工程实践，转化为稳定、高效、可扩展的工作流，支撑高分子研发智能体开展计算。

二、核心职责

您将参与以下一个或多个方向的研发工作：

高分子建模与分子模拟工作流开发结构优化：开发或应用算法，实现各类高分子（如线性、支化、交联结构）初始模型的自动化构建，并针对特定的材料性能研究需求，开发端到端的分子模拟工作流，涵盖输入文件生成、模拟任务执行、结果数据自动分析与可视化展示的全过程。

复杂过程模拟研究：应用先进的模拟方法，研究高分子体系中涉及缓慢动力学或复杂自由能景观的物理化学过程。

自动化与高通量计算：搭建自动化任务管理框架，实现模拟任务的智能调度、状态监控与批量运行，以支撑大规模计算筛选场景。

高分子计算智能体（Agent）：参与开发或探索用于高分子计算辅助材料研发的智能体（Agent）。

任职要求

1. 核心要求（必须满足）

分子模拟经验：

精通至少一款分子动力学（MD）模拟软件，如 GROMACS、LAMMPS 、pyGAMD、openMM、GPUMD等 。

拥有独立完成完整分子模拟项目（从建模、模拟到数据分析）的实践经验。

编程与工程化能力：

熟练掌握 Python，具备良好的编程习惯和工程化思维，能够将科研脚本转化为结构清晰、健壮、可复用的工程模块。

熟悉Linux开发环境及Git等版本管理工具。

2. 加分项（具备者优先考虑）

领域经验：

具备高分子材料体系的模拟研究经验，尤其有涉及交联高分子计算经验者优先

熟悉力场构建、参数化流程或相关工具

熟悉粗粒化（CG） 模拟方法及相关力场。

进阶技能：

了解或使用过机器学习力场，如DeePMD等。

有使用增强采样方法（元动力学、副本交换等）的经验。

工程化：

了解科学计算工作流引擎（如 dflow）、容器化（Docker/k8s）

参与过开源项目协作开发

参与过智能体（Agent）工具开发流程