物质发现算法研究员-AI for Science

优缺点分析

角色解读

• 在AI+Science前沿领域深耕，成为该方向的专家或带头人
• 可向研究科学家、技术负责人发展，管理跨学科研究团队
• 有机会将研究成果转化为产品，影响实际业务
• 开发分子表示学习、分子生成等前沿AI算法，推动分子性质预测和功能分子设计
• 结合计算化学、物理等领域知识，设计高效的计算方案解决具体科学问题
• 与跨学科团队协作，参与从问题定义到实验验证的全流程研究，产出专利和论文
• 深厚的机器学习理论功底，尤其在分子表示学习、生成模型等方向有成熟经验
• 熟练掌握PyTorch，能高质量实现和复现前沿算法
• 具备跨学科背景（计算机、化学、物理等），能理解并应用领域知识

申请策略

• 关注字节跳动AI Lab或相关研究部门，了解其已有AI for Science成果
• 准备一份研究陈述，清晰说明自己的研究兴趣与职位的契合度
• 重点展示一作顶会论文或顶刊论文，突出创新点和技术深度
• 详细描述在分子表示学习、生成模型等方向的具体项目和成果
• 强调跨学科协作经验，以及代码实现能力（PyTorch）
• 补充计算化学基础知识（如分子动力学、DFT）
• 熟悉常用的化学分子数据集和评估指标
• 练习复现近期顶会论文中的分子生成模型

面试指南

• STAR法则阐述项目：情境-任务-行动-结果，突出技术难点和你的贡献
• 体现跨学科思维：先说明领域知识如何指导算法设计，再讲具体实现
• 展现研究热情：引用近期顶会论文，表达你对前沿方向的独立思考
• 请介绍你之前做的分子表示学习项目，使用了哪些方法？效果如何？
• 如何将物理/化学先验知识融入深度学习模型？
• 如果让你设计一个新的分子生成模型，你会考虑哪些关键点？
• 你如何看待当前AI for Science领域的挑战和机遇？
• 请现场推导某个常用的分子性质预测模型的损失函数