一、项目核心特色(工科交叉 + 产业导向)
- 跨学科融合亮点
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- 核心定位:全球shouge聚焦 “化学建模 + AI + 数据科学” 的工科硕士项目,依托化学、化工与生物医学工程学院(CCEB),解决制药、新材料、智能制造等领域的实际问题
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- dujia资源:接入 NTU 高性能计算集群(HPC),可使用 Schrödinger、Gaussian 等专业建模软件,参与 A*STAR(新加坡科技研究局)联合科研项目
- 留新就业与资助政策
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- 奖学金机会:ASEAN 成员国学生自动参评 “FOS 东盟硕士奖学金”,可获部分学费减免(无需额外申请),要求本科成绩优异、具备领导力与社区服务经历
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- 留工通道:毕业获 1 年期 PSW 签证,化工 / 制药 / AI 是新加坡紧缺领域,EP 申请(月薪≥5000 新元)通过率超 80%,3 年工作经验可申请 PR
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- 产业合作:与辉瑞、巴斯夫、新加坡能源集团等企业共建案例库,部分课程由行业zhuanjia授课
二、课程体系(30 学分,全日制 / 非全日制可选)
(一)核心与选修模块
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模块类型
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核心内容
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必修核心课(18 学分)
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・分子模拟与热力学・量子化学与光谱学 化学工程中的机器学习 >・数据挖掘与优化算法工业案例研究(含企业真实课题)
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跨学科选修课(12 学分)
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・生物分子建模(化工 + 生物医学)>・可持续材料设计(化学 + 环境工程)・药物发现中的 AI 应用(跨 CCEB 与医学院)・高分子科学与工程(选修自材料科学系)
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实践模块
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・科研实习(可选,6 个月,获 6 学分):与 CCEB 教授合作开展建模研究,如软物质计算、催化剂设计等・项目式学习(必修):组队完成 1 项工业级建模项目(如药物分子优化、化工流程模拟)
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(二)技能输出清单
- 硬核技术:分子动力学模拟(GROMACS)、量子化学计算(ORCA)、机器学习建模(Python/TensorFlow)、高 - performance computing(HPC)操作
- 行业认证:部分模块可对接 “新加坡化工工程师协会” Continuing Professional Development(CPD)学分
三、申请攻略(2026 年 8 月入学)
(一)申请要求
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类别
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具体要求
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学术背景
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・化学工程、化学、材料科学、应用物理等相关专业 >・本科荣誉学位(Distinction / 二等及以上)或同等学历(如四年制本科 GPA≥3.0)>・优先考虑修过数学、编程(Python/C++)、物理化学相关课程的申请者
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语言成绩
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・托福(iBT)≥85 分 或 雅思≥6.0 分(无单项要求)・本科授课语言为英语可豁免
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加分材料
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・相关工作经验(化工 / 制药 / 科研机构建模相关)+ 推荐信(行业导师优先)・科研经历证明(如建模项目、论文发表、竞赛获奖)编程 / 建模技能证书(如 Python 数据科学认证、Schrödinger 培训证书)
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(二)关键时间节点
- 申请窗口:2025 年 11 月 1 日 - 2026 年 1 月 31 日(滚动录取,早申早录,招满即止)
- 录取通知:2025 年 12 月 - 2026 年 1 月陆续发放(审核周期 2-4 周)
- 入学注册:2026 年 6-7 月,课程启动:2026 年 8 月
(三)文书建议
- 个人陈述:
- 推荐信:2 封
- 简历
四、学术与资源优势
- 师资与科研团队
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- 项目主任:Ran Ni 副教授(乌得勒支大学物理学博士,专注软物质计算与高分子建模,团队成员多来自中科院、NTU 等顶jian机构)
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- 30 + 全职师资:覆盖量子化学、AI 药物设计、可持续材料三大方向,多人拥有工业界背景(如巴斯夫、默克前研发zhuanjia)
- 合作网络
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- 学术合作:与伦敦大学学院(UCL)、中科院应用化学研究所联合开展研究项目,可参与国际学术会议
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- 产业资源:A*STAR 旗下材料与工程研究院(IMRE)、新加坡化工集群(JTC Chemical Hub)实习基地
五、就业前景(NTU 工科硕士平均数据)
(一)就业核心领域
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领域
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典型雇主
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平均起薪(新元 / 月)
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制药与生物科技
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辉瑞新加坡、默克、赛诺菲、A*STAR IMRE
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5,500-7,000
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化工与新材料
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巴斯夫、陶氏化学、新加坡能源集团、3M
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5,000-6,500
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AI 与数据科学
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谷歌新加坡(医疗 AI 团队)、字节跳动(材料研发)、本地 AI 初创企业
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6,000-8,000
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学术深造
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NTU / 新加坡国立大学 / 海外名校博士项目(如 UCL、ETH Zurich)
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(二)就业竞争力
- 6 个月就业率:95%+(NTU 化工类硕士 2024 年数据)
- 核心岗位:计算化学家、AI 药物研发工程师、化工流程模拟zhuanjia、材料设计分析师
六、适合人群与申请建议
- 核心适配者
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- 应届毕业生:化学、化工、材料等理工科背景,想掌握 AI + 建模交叉技能,进入高薪行业
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- 职场人士:化工 / 制药企业研发人员、科研机构实验员,希望转型计算建模或提升技术竞争力
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- 学术申请者:计划攻读化学 / 材料科学博士,需扎实的计算建模与科研训练
- 申请加分策略
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- 提前学习 Python/R 编程、基础机器学习课程(推荐 Coursera《化学中的 Python》《机器学习工程师专项课程》)
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- 参与建模相关科研项目(如本科毕业设计选择分子模拟、化工流程优化主题)
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- 尽早提交申请(滚动录取中,前 30% 申请者获得奖学金概率更高)
七、费用与资助汇总(2026 intake)
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费用类型
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金额(新元)
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备注
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全日制学费(含 GST)
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约 46,800
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工科硕士平均水平,具体以官网最终公布为准
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非全日制学费(含 GST)
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约 48,500
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分 6-12 学期缴纳,适合在职人士
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生活费(12 个月)
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18,000-24,000
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与 NUS 持平,含住宿、餐饮、交通
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奖学金
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1. ASEAN 硕士奖学金:部分学费减免(自动评审) 系级奖学金:覆盖 10%-25% 学费(基于学术成绩)
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无单独申请通道,早申优先
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政府津贴(Tuition Grant)
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国际生可申请,减免约 30% 学费
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需签署毕业后留新工作 3 年协议
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