1. 计算机、软件工程、人工智能、计算科学或相关专业本科及以上学历；
2. 熟练使用 Python，具备 C/C++ 基础，能够阅读和调试工程代码；
3. 熟悉 PyTorch及常见模型训练、测试和性能评测流程；
4. 熟悉 Linux、Git及常用开发工具，能够根据日志定位和解决实验问题；
5. 具备良好的代码规范、测试意识和实验复现意识；
6. 了解 CUDA、Triton、GPU性能分析或分布式训练者优先；
7. 有 DeePMD-kit、分子动力学、机器学习势函数或科学计算经验者优先；
8. 大四即以上211，985在读优先；
9. 善于独立思考，灵活使用各类AI工具。
1. 根据既定方案配置、提交和监控机器学习势函数训练及测试任务；
2. 整理实验数据与结果，完成精度、速度和资源消耗等指标的对比分析；
3. 参与 DeePMD-kit 的功能开发、问题排查、单元测试和文档维护；
4. 协助开展关键计算流程和算子的性能分析与优化；
5. 完善实验脚本及自动化工具，保障实验流程稳定、可复现。