关于我们
重塑科学研发范式
量坤科技是一家专注于量子 × 人工智能、重塑科学研发范式的创新型企业。创始团队来自清华、北大、中科院等顶尖学府与国际一流科研机构，兼具前沿理论突破与产业经验。
我们从真实产业难题出发，以可验证的科学求解为核心，以可规模化的商业价值为目标，构建新一代「量子 × AI × HPC」异构智能计算平台，让重大研发问题的求解效率实现数量级提升。
公司正持续优化平台性能，并针对不同行业特点开发定制模块，力争成为大 AI 时代下量子-AI 异构智能计算基础设施的提供者。
为什么加入我们
岗位亮点
技术成长
参与 AI4S 大模型 + 量子计算前沿项目，接触 DFT、分子模拟等硬核技术。
资源支持
高性能计算集群、科研数据资源，与顶尖高校 / 实验室的合作机会。
团队氛围
扁平管理、技术驱动、容错空间大，适合想快速成长的工程师。
我们提供
薪酬福利
薪资
大厂竞争力薪资水平。
基础福利
五险一金、补充医疗、带薪年假等。
特色福利
科研补贴 / 知识成果奖励，技术会议 / 培训报销，办公室零食 / 下午茶等。
期权激励
为核心岗位与关键人才提供具有竞争力的期权激励计划，与个人贡献及公司长期发展相匹配。
落户福利
为符合北京市人才引进 / 毕业生引进政策及公司核心人才标准的员工，提供北京落户申请专项支持。
在招岗位
我们正在寻找这样的你
高性能计算工程师 / 实习生
正式 / 实习实习期 3 个月以上 · 每周 3 天以上
岗位职责
- 协同算法团队，构建高效、稳定的计算基础设施。
- 面向科学计算、AI4S 的大规模并行算法设计。
- 在 GPU / AI 芯片上对程序做算子优化。
任职要求
- 国内外头部高校在读，计算机 / 数学 / 物理等理工科专业优先。
- 扎实的计算机体系结构基础，熟悉并行计算、数据密集型系统设计。
- 良好的数理基础（线性代数、数值分析、算法复杂度优化）。
- 思路清晰、逻辑性强，善于独立思考问题解决方法，具备良好的团队合作意识。
加分项
- 在 SC、PPoPP、ICS、ICPP、TPDS、TC、TACO 等高性能计算会议 / 期刊上发表过论文者优先。
- 参加过 SC / ASC / ISC / CPC / PAC 等超算竞赛者优先。
量子算法研究员 / 实习生
正式 / 实习实习期 3 个月以上 · 每周 3 天以上
岗位职责
- 帮助量子软硬件协同框架的开发和优化。
- 跟进前沿量子算法和量子机器学习进展，使用自研框架进行复现和演示。
- 探索可能的新型量子线路结构和量子机器学习模型，构造任务场景和训练数据以实现量子优势。
任职要求
- 国内外头部高校在读，具有扎实的量子物理基础。
- 一定的代码能力，能借助 vibe coding 实现算法的实现和开发。
- 思路清晰、逻辑性强，善于独立思考问题解决方法，具备良好的团队合作意识。
加分项
- 有和量子计算实验团队合作 / 使用量子云平台演示量子算法等经历者优先。
- 在 PRX、PRL、PRX Q、NPJ QI 等物理 / 量子期刊上发表过论文者优先。
AI4S 算法实习生
实习实习期 3 个月以上 · 每周 3 天以上
岗位职责
- 参与 AI for Science / 计算化学相关项目，负责前沿论文调研、计算模型复现与优化、算法迭代与性能提升，面向实际材料体系的应用研究。
- 参与材料与分子模拟相关研究，包括但不限于 DFT 计算、分子动力学模拟、聚合物建模、反应机理与材料性质预测。
- 协助跨学科团队开展合作研究，确保研究工作的专业性、创新性与交叉性。
任职要求
- 国内外头部高校在读，本科高年级 / 硕博优先；专业包括但不限于计算机、物理、化学、材料、生物、数学、统计等理工科方向。
- 具备扎实的计算化学或材料模拟基础，熟悉以下方向之一或多项优先：DFT / 量子化学计算、分子动力学模拟、聚合物模拟、反应机理分析。
- 具备良好的文献阅读与模型复现能力，对计算化学 / AI / AI for Science 有一定理解。
- 思路清晰、逻辑严谨，具备独立思考能力与良好的团队合作意识。
加分项
- 有科研项目或竞赛经验优先。
- 有科研论文发表者优先。
AI4S 大模型工程师 / 实习生
正式 / 实习实习期 3 个月以上 · 每周 3 天以上
岗位职责
- 参与和负责 AI4S 大模型研发全流程核心工作，涵盖模型数据收集与预处理、预训练、后训练、性能评估与持续迭代优化。
- 参与材料、分子与蛋白质生成、预测与模拟相关研究，包括但不限于 DFT 计算、分子动力学模拟、聚合物建模、反应机理与材料性质预测。
- 协助跨学科团队开展合作研究，确保研究工作的专业性、创新性与交叉性。
- 跟踪 AI4S 大模型最新研究进展，快速探索并推动前沿技术应用落地。
任职要求
- 计算机、数学、物理、化学、材料、生物等相关专业，国内外头部高校和企业相关经历。
- 有 NLP、Speech、Image / Video 生成或多模态等大模型方向经验，熟悉 Diffusion 以及 LLM 相关原理。
- 具备扎实的计算化学或材料模拟基础，熟悉以下方向之一：DFT / 量子化学计算、分子动力学模拟、聚合物模拟、反应机理分析。
- 具备良好的文献阅读与模型复现能力，对计算物理、计算化学 / AI / AI for Science 有深入理解或强烈兴趣。
- 思路清晰、逻辑严谨，具备独立思考能力与良好的团队合作意识。
加分项
- 有科研项目、Top 竞赛或顶级企业实习经验优先。
- 有开源项目、顶会论文、AI4S 经验者或顶级企业相关经验者优先。
全栈工程师
正式 / 实习
岗位职责
- 负责算法、业务能力的工程化 & 产品化落地，把模型 / 算法能力封装成可用、可靠、可演进的产品功能。
- 端到端推进项目：从需求拆解、技术方案、前后端实现到上线运维，一个人能 cover 全流程。
- 与算法同学紧密协作，理解算法的边界与特性，在工程侧做好抽象、降级、评测和迭代闭环。
- 持续打磨系统的工程质量：性能、稳定性、可维护性、可观测性。
任职要求
- 计算机基础扎实：数据结构、操作系统、网络、数据库是日常解决问题的工具，而非面经术语。
- 全栈能力：至少一门后端语言（Go / Python / Node / Java 任一）+ 现代前端栈（React / Vue 等），不抗拒任何一端。
- 熟练使用 AI coding 工具（Claude Code、Cursor、Copilot 等），清楚它们的能力边界，能用它们大幅提速而不被带偏。
- 有软件工程品味：知道什么时候该抽象、什么时候该 hack，能判断一段代码、一个方案是不是「对的」。
- 动手能力和学习能力强，遇到陌生领域能快速上手并产出结果。
- 折腾过自己的项目（开源项目、独立产品、技术博客、有意思的 side project 等）是显著加分项。
加分项
- 做过 LLM / Agent / RAG 等相关方向的工程化落地。
- 对产品有自己的判断，不只是被动接需求。