苏州国家实验室—南京大学联合培养博士研究生招生（AI+材料计算方向，2025年补录1名，2026年秋季入学）
张坦，苏州国家实验室人工智能研究部副研究员。2020年于中国科学院物理研究所获博士学位，2021-2026年在美国宾夕法尼亚大学从事博士后研究，2026年加入苏州国家实验室。研究方向聚焦于凝聚态材料的第一性原理计算，以及数据处理与AI方法在材料科学中的应用。在材料预测方面，成功预言并系统研究了一系列新奇拓扑材料；在物性调控方面，深入揭示了材料的电、磁及光学性质的微观机制；在算法开发方面，自主研发了基于GPU并行加速的高效材料计算程序。相关成果以第一作者（含共同第一作者）或通讯作者身份发表在Physical Review Letters、Journal of the American Chemical Society、Nano Letters等国际知名期刊上，共计SCI论文14篇。
• 顶尖平台：依托苏州国家实验室与南京大学物理学院的顶尖科研平台及教育资源，实行联合培养。第一年在南京大学完成课程学习，之后在苏州国家实验室进行科研工作。完成学业后授予南京大学博士学位，学位含金量高。课题组提供丰富的国内国际科研合作与学术交流机会。
• 前沿研究：研究方向聚焦“AI+材料计算”前沿热门领域，服务国家重大需求。毕业生拥有广阔且高质量的职业发展前景。
• 优质待遇：提供具有竞争力的助研岗位津贴、生活补贴等，保障学生全身心投入科研。课题组倡导开放、协作的学术氛围，师生关系平等融洽。提供一流的办公环境与计算资源。
• 材料实验/计算数据自动化采集、处理与分析，以及数据驱动的AI+新材料研究。
• 第一性原理计算与机器学习赋能的材料电子结构、光谱、磁学、拓扑研究。
• 材料计算与AI结合的新材料设计。
• 招生对象：联合培养博士研究生1名。往届或应届硕士毕业生均可，但须在2026年9月入学前取得硕士学位。预计于2026年5月初启动报名，按照南京大学相关要求进行初试和复试。通过者将于9月正式入学。
• 专业背景：物理、材料、化学等相关专业从事材料计算、机器学习和AI研究。
• 优先考虑：接受过系统科研训练、具备独立科研能力；熟悉机器学习与AI相关领域；擅长代码编写与程序开发；对科研有浓厚兴趣且具有团队合作精神。
请将以下材料以PDF格式打包，以“博士申请+个人姓名”为标题，发送至邮箱：zhangt@szlab.ac.cn
• 个人简历（含教育背景、特长技能、科研经历、发表论文、获奖等）
• 简要个人研究陈述和研究计划
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