工作职责：
1.模型开发与优化：设计、开发和优化针对特定化学科研问题的小模型，如分子结构预测、反应路径模拟等。
2.数据处理与分析：处理和分析化学实验数据，包括但不限于量子化学计算结果、光谱数据等，以支持模型训练。
3.算法研究：研究并应用最新的机器学习或深度学习算法，特别是那些适用于小数据集和特定领域知识的算法。
4.跨部门合作：与化学家、材料科学家和其他相关领域的专家紧密合作，确保模型符合实际科研需求。
5.文献跟踪：持续关注国内外关于化学信息学、计算化学及人工智能交叉领域的最新进展，并将新技术引入到工作中来。
6.性能评估：制定合理的评价指标体系，对构建的小模型进行严格的测试和验证，保证其准确性和可靠性。
任职资格：
1.教育背景：具有化学、物理化学、计算化学、材料科学等相关专业的硕士或博士学位。
2.专业技能：熟悉Python或其他编程语言；掌握至少一种深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）；了解常用的化学信息学工具和库（如RDKit, Open Babel）。
3.项目经验：有在学术界或工业界从事过类似项目的经历，尤其是有关于分子动力学模拟、量子化学计算等方面的经验者优先考虑。
4.软实力：具备良好的沟通能力、团队协作精神以及解决问题的能力；能够独立思考并提出创新性的解决方案。
5.加分项：发表过高质量论文或者参与开源社区贡献的经历。