天津大学量子智能与语言理解团队，聚焦量子计算与人工智能的交叉前沿，研究方向涵盖但不限于量子机器学习、大语言模型、AI for Science等。

实验室研究成果丰硕，多项成果发表于npj Quantum Information, ICML, ICLR, NeurIPS, KDD, AAAI, ACL, SIGIR等顶级会议与期刊，承担包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金原创探索计划项目在内的多项重大项目。

我们致力于在量子优势与语言理解的交汇处，构建可解释、高效能的新一代智能模型，推动人工智能从“经典计算”向“量子智能”的跨越，诚邀有志于前沿交叉研究的同学加入我们！

一、招聘信息

01截止时间

2026年10月1日

02报名邮箱

pzhang@tju.edu.cn（张老师）

yzhou_zhang@tju.edu.cn（张老师）

03邮件要求

主题为“姓名+专业+学校+应聘研究方向+博士后招聘网”；

邮件中应包含：

1）应聘情况说明，包括本人意愿、工作设想和预期目标；

2）本人简历（包含第一至今学历、近期照、实习经历、工程经验等）；

3）充分反映本人学术水平的材料，包括已发表的论文、获奖情况和参与课题，可附带领域影响力（开源仓库或自媒体账号等）。

二、招聘要求

01关键要求

1）3年内获得博士学位，计算机、人工智能与交叉学科专业背景者优先考虑；

2）以第一作者发表CCFA/B类或SCI一/二区论文至少发表3篇；

3）诚实守信，具有科学探索与创新能力，富有团队合作精神。

02工作职责

1）开展独立研究并指导研究生；

2）主持和参与各类科研项目；

3）参与实验室管理和建设。

03聘任待遇

1）博士后薪资、保险等按照国家和天津大学博士后管理办法执行，外加实验室绩效奖励；

2）优秀人才推荐申请各类博士后支持计划，包括博士后创新人才支持计划、博士后科学基金项目、博士后国(境)外交流项目等；

3）特别优秀者推荐申请副研究员、英才副教授等。

三、研究方向

1.量子机器学习

研究量子机器学习的基础理论与关键技术，重点包括但不限于量子线路设计与优化、量子纠错机制、启发式量子计算架构等。探索量子计算与人工智能的交叉融合方法，构建适用于复杂任务的高效量子学习模型，并推动其在智能优化、自然语言处理、科学计算等领域的应用落地。

2.一般化量子信息

1）研究量子系统的信息本质、量子信息论和量子力学的信息公理化重构。

2）研究非经典（包括量子及泛量子）信息系统的基础解析性质，发展公理化的非经典概率系统以及非经典概率统计模型族谱系。

3）研究非经典概率模型在AI任务建模中的应用，发展非经典统计学习理论。

3.大语言模型

面向新一代人工智能技术，开展大模型相关理论与应用研究，重点包括模型压缩、高效推理、智能Agent、代码生成（Coding）以及情感计算等方向。关注大模型在资源受限环境下的部署与优化，探索自主智能体协作机制，并推动智能系统在人机交互、工业智能与跨学科研究中的创新应用。

4.AI for Science

研究以人工智能为核心驱动力的科学发现新范式，重点包括但不限于分子与材料智能设计、药物功能预测、科学知识推理与文献深层挖掘等。探索大语言模型驱动的自主科学智能体架构，关注生成式人工智能在学科教育与知识普及中的赋能作用，推动AI for Science在药物研发、新材料构建等前沿领域的创新应用。

天津大学量子智能与语言理解团队，聚焦量子计算与人工智能的交叉前沿，重点探索量子机器学习、自然语言处理及认知计算等方向，相关研究成果发表于npj Quantum Information, ICML, ICLR, NeurIPS, KDD, AAAI, ACL, SIGIR等顶级会议与期刊上。团队成员主持了包括国家重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金原创探索计划项目在内的多项重大项目。

我们致力于在量子优势与语言理解的交汇处，构建可解释、高效能的新一代智能模型，推动人工智能从“经典计算”向“量子智能”的跨越。

欢迎关注我们的最新成果，诚邀有志于前沿交叉研究的同学与学者加入！

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