加州大学尔湾分校李承汉课题组招募计算化学/生物物理/AI4S方向博士/博士后

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招聘方向
1.        底层量子化学与分子动力学的新算法开发（结合机器学习与可微分编程）
2.        （金属）酶催化机理的理论计算模拟
3.        基于第一性原理的蛋白质工程方法开发和应用


导师简介
李承汉博士将于2026年秋季加入加州大学尔湾分校（UCI）分子生物学与生物化学系担任助理教授。李博士的研究领域处于机器学习、量子化学和分子动力学模拟的交叉前沿，致力于通过开发高效的机器学习赋能量子力学/分子力学（QM/MM）模拟方法，探究复杂生物化学系统的反应机理，从第一性原理出发解决算不准和算不动的关键问题。

李博士目前在加州理工学院（Caltech）Garnet K.-L. Chan教授课题组担任博士后研究员，发展面向复杂生物化学问题的量子嵌入，QM/MM，自由能采样，和机器学习加速量子化学方法。李博士本科毕业于中国科学技术大学少年班学院化学物理方向（Cum laude），随后在芝加哥大学（UChicago）获得化学博士学位，师从Gregory A. Voth教授，专注于生物大分子和溶液环境的分子动力学模拟，反应性力场开发，增强采样，和机器学习加速动力学方法。他的科研成果在Nature子刊、PNAS、JACS、JCTC等顶尖学术期刊共发表近40篇，其中以（共同）第一作者身份发表近20篇。

招聘要求
博士后研究员
欢迎化学、物理、工程、计算机、应用数学或相关博士专业的申请人。有自驱力和科研兴趣。满足一个或多个背景：等变神经网络，量子化学/量子多体方法/量子动力学，增强采样/炼金术自由能计算方法，力场开发。强烈建议具有底层代码/理论方法开发经验的申请者投递。熟悉可微分编程框架（如JAX, PyTorch），或有量子化学/分子动力学底层代码开发经验（如基于C++或Python开发，熟悉PySCF等生态）者优先考虑。

博士研究生
欢迎化学、工程、生物、物理、机器学习或相关本科专业的申请人。有理论化学方法和程序开发相关经验，或者感兴趣并愿意学习。

申请方式
博士后研究员
请用英文致信chhli@caltech.edu (目前暂用Caltech邮箱，入职后将转为UCI邮箱) 并附加以下附件：
1.        个人简历（英文）
2.        一/两篇代表性学术论文和一/两句话解释其重要性
3.        个人开源代码库链接（如GitHub/GitLab），或一段简短的关于你底层代码开发经验的描述（optional but highly recommended）
4.        本科/博士成绩单（optional）

博士研究生
感兴趣的同学可通过UCI的Chemistry、Cellular & Molecular Biosciences (CMB)、或者Mathematical, Computational, & Systems Biology (MCSB) Programs申请。
申请前后欢迎致信chhli@caltech.edu并附上本科成绩单。

大学简介
UCI 是全美 Top 10 公立大学、“公立常春藤”成员（US News 2025-2026 Ranking #32），其中生物科学（US News #30 in Biological Sciences）和化学（#22 in Chemistry）均为强势学科。UCI分子生物学与生物化学系（MBB）隶属于查理·邓洛普生物科学学院（Charlie Dunlop School of Biological Sciences）。MBB拥有金属酶学、结构生物学、生物化学与生物物理学等与本课题组高度契合的研究方向，和丰富的合作资源。此外，学校的化学系以理论和计算化学方向著名，囊括多种方向：电子结构、经典和量子动力学、和增强采样。UCI 位于南加州洛杉矶都会区橙县核心区域，距离海边约 5 英里，阳光充足，气候宜人（地中海气候），治安优秀，生活便利。