1、生成模型工程研发：构建 Inference-time Guided Diffusion 机制，在推理阶段将实验先验信息高效引入 AlphaFold3 等结构预测模型，提升其在特定应用场景中的准确性、稳定性与可控性 。
2、算法工程实现与优化：完成条件扩散、引导采样等核心模块的工程化实现与性能优化 。
3、系统集成与平台建设：搭建可复现的训练、推理与评测 pipeline，支持算法快速迭代与工程落地 。
1、博士及以上学历在读，计算机、软件工程、人工智能、生物信息学等相关专业优先 。
2、熟练掌握 Python，具备 PyTorch、Jax 等深度学习框架实战经验 。
3、对 Diffusion Model、生成式模型或 AI for Science 方向有浓厚兴趣 。
4、具备较强的问题拆解与工程落地能力，能够阅读技术文档与论文并将算法转化为可运行代码 。
