01、项目概览
剑桥大学工程系机器学习组现招聘博士后研究助理/研究员岗位，这是一个为期24个月的固定期限职位，隶属于英国工程与物理科学研究委员会（EPSRC）资助的"生成模型人工智能中心"研究联盟。该项目致力于深度生成模型研究，特别关注分子领域的应用，旨在通过人工智能技术加速药物发现进程，开发更经济高效的治疗药物。
该岗位将在剑桥大学工程系机器学习组工作。研究项目还与牛津大学、伦敦大学学院、帝国理工学院、爱丁堡大学、卡迪夫大学、曼彻斯特大学和萨里大学等多所顶尖学府建立合作关系，并与相关产业伙伴保持密切联系。
根据申请者的学历背景，该岗位分为两个级别：研究助理（Research Assistant）年薪为32,546-35,116英镑，研究员（Research Associate）年薪为37,174-45,413英镑。具备博士学位的申请者将被任命为研究员级别，尚未获得博士学位但已提交论文的申请者将先被任命为研究助理，获得博士学位后自动转为研究员级别。
02、研究领域深度解析
深度生成模型的前沿发展
深度生成模型是当前人工智能领域最具革命性的技术之一，正在深刻改变药物研发的传统模式。这类模型能够学习复杂数据分布的潜在规律，并生成具有相似特征的新数据，在分子设计、化合物优化等领域展现出巨大潜力。该项目重点关注四类核心生成模型技术：
扩散模型（Diffusion Models）：这是近年来在图像生成领域取得突破性进展的技术，通过逐步去噪过程生成高质量数据。在分子生成任务中，扩散模型能够学习分子结构的复杂分布，生成具有理想性质的新分子结构。
基于能量的模型（Energy-based Models）：通过定义能量函数来描述数据分布，在分子设计中能够更好地捕捉分子间的相互作用和稳定性约束。
归一化流模型（Normalizing Flow Models）：通过可逆变换将复杂分布映射到简单分布，在保持精确似然计算的同时实现高效采样，特别适合需要精确概率估计的分子生成任务。
基于Transformer的模型：利用注意力机制处理序列数据，在分子SMILES表示学习和生成方面表现出色，能够捕捉分子结构中的长程依赖关系。
人工智能在药物发现中的应用
传统药物研发面临"双十定律"的挑战——即开发一种创新药物需要至少10年时间和10亿美元投入，且约90%的药物会在临床试验阶段失败。人工智能技术能够颠覆这一传统进程，通过快速识别药物靶点、匹配合适分子、设计合成化合物并预测药物性质，显著缩短研发时间、降低成本并提高成功率。
在药物发现的具体应用中，生成模型主要发挥以下作用：
靶点发现与验证：通过学习组学数据、功能实验数据、文献和临床报告等海量多源数据，对比疾病与非疾病差异，分析RNA或蛋白质表达模式，识别潜在的信号通路和蛋白质相互作用，输出候选药物靶点。
分子设计与优化：基于RNN、VAE等生成模型架构，实现先导化合物的从头设计和结构优化。例如，SAMOA（Scaffold-constrained molecular generation）算法使用RNN生成新分子的SMILES序列，结合强化学习策略探索相关化学空间，生成符合预期性质的新分子。
虚拟筛选加速：通过图神经网络等技术对大规模化合物库进行高效筛选，预测分子与靶点的结合亲和力，大幅缩短传统高通量筛选的时间周期。
材料科学中的拓展应用
研究成果不仅局限于药物发现领域，还有望在材料科学中产生重要影响，特别是在开发更高效电池材料方面。通过生成模型设计具有特定电化学性质的材料结构，有望推动能源存储技术的重大突破。
03、英国学术研究体系解析
研究助理与研究员职位体系
在英国学术体系中，Research Associate（研究助理/研究员）是博士后研究人员的常见职位，通常需要博士学位，合同期限1-4年，年薪范围在28,000-45,000英镑之间。这是绝大多数博士毕业生的第一份工作，主要职责是协助课题组完成研究项目目标，一般不参与新基金申请。
与美国体系类似，英国的博士后属于"临时工"性质，合同到期后需要续约或寻找新职位。优秀的博士后研究人员可以继续申请更高级的研究职位，或者转向学术教职轨道，最终目标是获得终身教职的讲师（Lecturer）职位。
剑桥大学机器学习组声誉
剑桥大学机器学习组是国际知名的研究团队，拥有José Miguel Hernández-Lobato、Carl Rasmussen、Richard Turner、Adrian Weller等顶尖学者。该团队在概率机器学习、深度学习等领域享有盛誉，运营着高质量的博士项目，通常为期四年。该团队的研究涵盖贝叶斯方法、深度生成模型、强化学习等前沿方向，为博士后研究人员提供了优质的学术环境和国际合作机会。
04、英国工作签证与居留政策
Skilled Worker Visa申请要求
获得英国工作签证（Skilled Worker Visa）需要满足以下核心条件：首先必须获得获批雇主的工作担保证书（Certificate of Sponsorship），职位需在符合条件的职业清单中，年薪达到38,700英镑的最低标准。申请者还需证明英语能力，通常通过语言考试或学历认证。
对于学术研究岗位，特别是博士后职位，通常能够满足技能要求和薪资标准。持有科学、技术、工程或数学（STEM）博士学位且从事相关工作的申请者，在薪资要求上可以享受一定优惠政策。
永久居留路径
Skilled Worker Visa持有者在英国连续工作生活满5年后，可以申请永久居留权（Indefinite Leave to Remain, ILR）。获得永居后，申请者有权在英国无限期居住、工作和学习，并可申请相关福利。满足条件后还可进一步申请英国公民身份。
申请永居的具体要求包括：连续5年持有有效工作签证，任意12个月内离境不超过180天，雇主仍具有担保资质并继续雇佣，通过"Life in the UK"测试，提供收入证明等材料。
05、申请准备与策略建议
学术背景优化建议
强化核心技能：申请者应在贝叶斯方法、深度学习、深度生成模型、强化学习和图神经网络等至少两个领域具备扎实经验。建议通过发表高质量论文、参与开源项目或完成相关课程来证明技术能力。
跨学科知识储备：由于项目涉及分子科学和药物发现，建议申请者学习基础化学、生物信息学知识，了解分子表示方法（如SMILES、图表示）和常用化学数据库。
编程能力提升：熟练掌握Python、PyTorch或TensorFlow等深度学习框架，具备GPU并行计算和大规模数据处理经验。建议在GitHub上展示相关项目代码。
研究经历包装策略
突出相关项目经验：详细描述与生成模型、分子设计或药物发现相关的研究项目，量化展示研究成果和影响力。
展现合作能力：强调跨学科合作经验，特别是与化学、生物学背景研究者的合作项目，体现在多元化团队中的工作能力。
国际化视野：通过国际会议参与、海外访学经历或国际合作项目展现全球化研究视野，这对于国际性的研究联盟项目尤为重要。
申请材料制作要点
个人陈述针对性：深入研究项目背景和导师研究兴趣，在个人陈述中明确阐述与项目的匹配度，展现对药物发现领域的理解和热情。
推荐信质量控制：选择在相关领域有影响力的推荐人，确保推荐信能够具体评价申请者的研究能力和潜力。考虑到面试安排在2025年7月，应提前联系推荐人确保及时提交。
学术成果展示：整理完整的论文发表清单，突出第一作者和通讯作者论文，特别是在顶级会议和期刊发表的成果。
面试准备策略
技术深度准备：深入理解四类生成模型的技术原理、优缺点和应用场景，准备相关的技术问答和算法实现细节。
项目愿景讨论：研究EPSRC资助的"生成模型人工智能中心"的具体目标，准备讨论如何贡献于药物发现和材料科学的研究目标。
合作意识展现：由于项目涉及多校合作，需要展现良好的协作沟通能力和开放的学术态度。
职业发展规划
短期目标设定：明确两年合同期内的研究目标和期望产出，包括论文发表、技术创新和产业合作等方面。
长期路径规划：考虑合同结束后的发展方向，包括申请学术教职、继续博士后研究或进入产业界等选择。
网络建设重视：充分利用多校合作平台和产业伙伴关系，建立广泛的学术和产业网络，为未来发展奠定基础。
生活适应准备
文化适应：了解英国学术文化和工作环境，包括会议讨论习惯、邮件沟通礼仪等职场规范。
居住安排：提前了解剑桥地区的住房情况和生活成本，考虑到剑桥的高生活成本，需要合理规划财务预算。
签证办理：熟悉Skilled Worker Visa的申请流程和材料要求，确保获得职位后能够顺利办理签证手续。
申请时间规划
考虑到申请截止日期为2025年7月3日，面试预计在2025年7月进行，建议申请者：
提前准备：尽早开始准备申请材料，确保有充足时间完善研究计划和个人陈述。
推荐信协调：提前联系推荐人，确保能在面试前及时提交推荐信。
技能提升：利用准备期间进一步提升相关技术能力，通过项目实践或课程学习补强薄弱环节。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
