[北京]北京大学-万华联合研究中心

职位：博士后
发布时间：2025-11-17
工作地点：北京
信息来源：北京大学
职位类型：全职
专业标签：生物科学 化学 食品工程 设计学 能源动力 材料类 化工与制药 光学工程
职位描述
北京大学-万华联合研究中心招聘博士后

日期:2025-11-17 |

一、中心简介

北大-万华联合研究中心 （下称中心）是北京大学和万华化学集团股份有限公司共同指导下进行联合研发的一种新模式，通过项目化运作，实现产学研用融合。北京大学主要负责组织科研力量进行项目研发工作，万华化学集团股份有限公司主要负责提供中心所需资金和提出要解决的技术问题及应用场景等。中心主要目标是组织一流技术团队与企业开展合作研究，以企业需求为牵引，以科学促工程为理念，解决企业在新材料、新催化剂及工艺、新反应体系及应用等领域的技术需求。现拟招聘博士后若干名。

二、合成生物学方向

课题名称：单细胞蛋白（SCP）的高效制造、功能解析与产业化应用前瞻研究

课题内容：目前酵母单细胞蛋白研究集中于碳源利用率及蛋白含量提升，获得的产品经动物实验评价一般仅能够替代10-20%的鱼粉。为实现更高比例的替代，研究重心需从提升蛋白含量转向精准调控其营养品质，核心在于通过优化氨基酸组成（特别是必需氨基酸谱）、消除抗营养因子并调整脂肪酸结构，使其营养与鱼粉高度匹配，从而全面提升其消化利用率与生理效价。该项目以甲醇为碳源，毕赤酵母为菌种，主要工作内容涉及挖掘鉴定与蛋白合成及分泌相关的关键基因和调控元件，提升蛋白质含量；通过代谢工程手段调整氨基酸、脂肪酸组成及碳源利用效率，构建高效、稳定的细胞工厂。经发酵，碳源利用率（甲醇）不低于50%，粗蛋白含量60%以上，氨基酸组成、比例与鱼粉一致，EPA+DHA 2%，开发可完全替代鱼粉的单细胞蛋白产品。

专业需求：微生物学、生物化学、发酵工程、分子生物学、蛋白质工程等相关专业。具有代谢工程改造、酶理性设计、基于机器学习的数据分析工具开发等相关经验者优先考虑。

三、电池方向

课题名称：磷酸铁锂用磷酸铁前驱体结构设计及其对磷酸铁锂性能调控的研究

课题内容：随着电池技术不断进步，磷酸铁锂材料的高压实、高倍率及长寿命等指标要求日益提高。磷酸铁锂主流工艺以磷酸铁为前驱体，固相还原工艺制备磷酸铁锂，固相反应过程中需控制合适的磷酸铁锂颗粒级配效果来实现磷酸铁锂能量密度（压实密度及容量）的提高，颗粒级配依赖于固相还原反应中前驱体磷酸铁晶体生长差异来实现。课题通过磷酸铁合成过程的结构设计，控制颗粒形态、粒度分布、结晶度及元素配比以实现磷酸铁性能的控制，通过结构设计在磷酸铁合成端实现 窄分布、特定双峰分布、高球形度 的合成效果，并结合磷酸铁锂合成工艺筛选，实现磷酸铁锂级配效果的调控，建立起 磷酸铁前驱体-磷酸铁锂产品 构效关系模型，探索提高磷酸铁锂产品各项性能的规律。

专业方向：材料科学与工程、化学工程与工艺、能源与动力工程、电化学

四、有机光学方向

课题名称：高折射率和/或高阿贝数环烯烃材料的分子结构设计与光学及加工性能调控

课题内容：开发高折射率和/或高阿贝数环烯烃材料，通过分子结构设计实现光学与加工性能协同调控，可突破传统环烯烃折射率低的局限，满足超薄透镜、高性能光学元件对轻量化、高成像质量的需求。优化结构平衡其光学性能与耐热性、力学强度，解决加工流动性与尺寸稳定性矛盾，推动其在消费电子、车载光学、医疗成像等领域的应用升级，为高端光学系统提供核心材料支撑。通过引入芳香族、硫族或金属配位等合成策略，系统调控环烯烃材料的折射率（目标n > 1.6），同时兼顾低双折射、高透明性、热稳定性及加工性能等指标，满足下游应用需求。结合DFT模拟与实验验证，建立 结构-性能 关系模型。

专业需求：高分子化学、物理化学、计算材料学

五、AI4S方向

课题名称：数据驱动的有机光学材料分子设计

课题内容：面对传统试错法研发有机光学材料周期长、成本高的挑战，本课题立足于材料科学、计算化学与人工智能的深度交叉融合，旨在建立一个AI驱动的新型有机光学材料高效设计与发现平台。

核心研究内容包括：

构建多模态材料数据库：融合高通量第一性原理计算（DFT等）、分子动力学（MD）模拟数据以及实验数据， 构建一个高质量、结构化的覆盖有机小分子及聚合物光学性能数据库。

开发高性能预测模型：利用机器学习算法，开发能够精准预测分子光学性能的 结构-性能 关系模型。

实施生成式逆向设计：通过生成式模型，根据目标性能反向生成具有全新化学结构的候选分子，并利用预测模型进行高通量虚拟筛选。

探索与验证：与实验团队紧密合作，参与并协助候选材料的湿实验验证，形成 计算设计-湿实验验证-数据反馈 的闭环，持续迭代并优化预测模型。

本课题的最终目标是实现从 材料找性能 到 性能定材料 的范式转变，显著缩短新材料的研发周期，为下一代高性能有机光学材料的突破提供理论指导与候选方案。

专业需求：

1. 专业背景:

计算化学/物理/材料方向：拥有材料科学、计算化学、物理化学、化学工程等相关专业博士学位，具备扎实的量子化学或分子模拟理论基础。

2. 核心技能与经验:

分子模拟：具备丰富的分子模拟经验，能熟练运用DFT、MD等方法进行计算，并熟悉至少一种主流计算软件（如Materials Studio等）。

机器学习：具备深厚的机器学习/深度学习理论基础，熟练掌握至少一种主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow）。

六、岗位待遇

博士后基本待遇按照北京大学博士后管理办法执行，待遇条件具有竞争力：按照国家和学校有关规定，提供住房公积金、物业补贴、养老保险、职业年金、医疗、失业保险、工伤保险等福利待遇，解决博士后期间子女入托、入学问题；提供博士后公寓或6万元/年租房补贴；为符合条件者提供1.2万元/年住房补贴；根据个人情况鼓励申请北京大学 博雅 博士后项目、 博士后创新人才支持计划 等资助。详细信息可参见相关申请公告：

po***.cn[点击查看]

ww***.cn[点击查看]

七、应聘材料

1.详细的个人简历，包括学习经历、工作经历、研究工作内容、主要学术成果，以及其他体现应聘人科研和工作能力的材料；

2.研究陈述；

3.专家推荐信，其中一封来自研究生导师（可正式入站申请时提交）。

有意向请联系林老师：linli-cnc@

曹博士：wrcao@

请在邮件主题注明：博士后申请+万华+本人姓名+毕业院校。