简历

汤缪炅

化学硕博连读研究生，浙江大学化学系
杭州 · mj_t@zju.edu.cn · (+86)136-5663-9176 · 中共党员 · CET-6
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研究概况

浙江大学化学系硕博连读，研究方向为数据驱动的有机合成反应建模和计算加速。围绕不对称催化反应建模、分子与反应数据基础设施、量子化学计算和图表示学习开展研究；以第一作者发表 Angew. Chem., Int. Ed.、Sci. Data、Chem. Asian J. 论文，并参与 Nat. Mach. Intell. 反应预训练框架工作。

教育经历

浙江大学 · 化学，硕博连读
化学系 | 研究方向：数据驱动的有机合成反应建模和计算加速 | 导师：洪鑫教授
2022.09 - 预计2027.06 | 杭州

聚焦“量子化学计算-数据构建-模型学习-反应应用”的闭环研究，面向不对称催化、分子性质和反应性能预测建立数据与模型方法。

浙江大学 · 化学，本科
竺可桢学院求是化学班 | GPA 3.77/4.0 | 导师：洪鑫教授 | 科学计算方向训练
2018.09 - 2022.06 | 杭州

完成化学、编程、科学计算和机器学习相关训练，早期工作聚焦分子描述符、谱图表征和反应性能预测。

奖项与资助

  • 2026 年浙江大学博士研究生求是新星培养计划资助项目
  • 浙江大学优秀研究生；新和成创新奖学金
  • 浙江大学校优秀毕业生；浙江大学校级优秀团员；美国大学生数学建模竞赛 Meritorious Winner 两次
  • 学业奖学金（二等一次、三等两次）；竺可桢学院拔尖学生奖学金；省级大学生科研训练计划项目；全国大学生化学实验创新设计大赛三等奖

实习经历

复旦青浦未来技术研究院 · 研究实习生 | 2026.07 - 至今

负责拓扑反应过渡态生成算法设计，并优化基于 Ascend 平台的训练和推理。

上海科学智能研究院 · 物质科学部门 · 算法实习生 | 2024.07 - 2025.03

负责虚构反应生成算法设计，支持反应嵌入、产率/选择性预测和合成规划。

项目经历

MolGR 分子图重建工具
XYZ 坐标到 RDKit 分子图的高性能重建 Python 包 | 2025.12 - 至今 | 负责人

开发基于 C++/Python 的 XYZ-RDKit 分子图重建工具，支持键级、三维构象、可选配位键和立体化学信息；优化候选态枚举、评分和后处理，实现毫秒级重建并改善金属与自旋体系处理。

N,N′-dioxide/金属催化不对称 Michael 加成数据与建模平台
一作论文：Angew. Chem., Int. Ed. 2026 | 2024.10 - 2025.08 | 一作 / 负责人

整理 N,N′-dioxide/金属催化 Michael 加成反应数据，建立机理感知图神经网络与相似性加权外推流程，用于催化剂选择和选择性预测。

高效分子计算日志数据提取工具 MolOP
计算化学数据解析与自动化工具 | 2023.10 - 至今 | 负责人

开发类型友好、带数值量纲、支持并行处理的分子计算日志解析与数据引擎，为量子化学数据生产和自动化流程提供工程基础。

天池首届世界科学智能大赛：分子属性预测竞赛
千万量级有机小分子量子化学能量与受力预测任务 | 2023.08 - 2023.10 | 队员

使用图神经网络模型预测有机小分子的量子化学能量与受力，并围绕模型架构和训练策略进行优化。

QM9star 分子数据集与 qm9star_query 查询平台
一作论文：Sci. Data 2024 | 2023.03 - 2024.06 | 一作 / 负责人

面向离子、自由基和中性分子构建 DFT 优化结构数据集，并开发数据库查询、API 服务、图神经网络示例和教程。

基于谱图的分子表征与反应性能预测
一作论文：Chem. Asian J. 2023 | 2022.04 - 2023.02 | 一作 / 负责人

使用图像识别解析分子 NMR 光谱图像，将谱图向量用于反应性能预测，验证谱图启发描述符的分子表征能力。

专业技能

机器学习： 熟练使用 Python 进行科研数据挖掘、脚本开发和模型实验；熟悉监督学习、图神经网络、Transformer/预训练模型及图像处理流程，能够基于 sklearn、PyTorch、OpenCV 等完成分子性质、反应选择性、合成规划和谱图表征任务。

计算化学： 掌握 Gaussian、xTB 等量子化学和半经验计算工具的使用，能够结合 Python 脚本与计算软件开展反应机理计算、批量结构优化、日志解析和数据生产；理解电子结构、过渡态、原子/键级性质与三维构象在分子表征和模型解释中的作用。

昇腾平台与算子优化： 具备华为昇腾（Ascend）平台使用和算子优化经验，能够开展模型部署与性能分析，定位性能瓶颈，并针对算子实现和数据流进行优化。

化学信息学： 熟悉 RDKit、OpenBabel 等分子工具包的使用和深度二次开发，具备从 XYZ/SMILES、计算日志、文献反应、谱图图像和量子化学结果构建分子与反应数据基础设施的经验。

科研工程： 具备化学数据库、API 服务、命令行工具和可复现数据管线开发经验；熟悉后端开发、Linux、CI/CD、容器和虚拟化运维，能够将算法原型整理为可维护的科研软件与自动化工作流。

科研成果

目前以第一作者发表 SCI 论文 3 篇，另合作发表论文 8 篇。完整论文列表见论文页面，PDF 简历中按代表性工作优先列出完整 ACS 引用格式。