课题组组长程俊教授2008年博士毕业于英国贝尔法斯特女王大学，之后在剑桥大学化学系做博士后，2010年获得剑桥大学Emmanuel College独立研究员职位，2013年在英国阿伯丁大学获永久教职，2015年获聘国家“海外高层次引进人才”全职回厦门大学开展科研工作，被聘为福建省“闽江学者”特聘教授。
1. 研究方向包括发展计算方法模拟固体表界面的物理化学过程（如电化学和催化），并将这些特色方法应用于锂电池、燃料电池和太阳能电池等重要能源转化和存储体系，深入理解其中重要的微观结构、过程机制等难题。基于前期研究优势，课题组近期致力于应用大数据和机器学习方法技术，加速并自动化能源材料计算，后续将进一步开发能源材料计算数据库和智能数据分析平台，推动数据驱动的新能源材料研究新范式。
迄今为止共发表论文110余篇，近五年以(共同)通讯作者在Nature Mater., Nature Catal. (2), Nature Chem., Nature Commun. (5), Sci. Adv. (2), PRL (2), Chem, ACIE, JACS等重要期刊发表论文。，并应邀为Acc. Chem. Res.期刊、Springer和Wiley出版社等撰写综述和专章。论文引用约5600多次，H-Index为42。
2019年获得中国电化学青年奖，2021年获国际电化学会Alexander Kuznetsov Prize for Theoretical Electrochemistry。现担任《电化学》副主编、AIP期刊《Chem. Phys. Rev.》顾问编委、《ACS Catalysis》青年编委和国际电化学出版委员会委员。课题组主页：http://chengjun.xmu.edu.cn。
2. 课题组自建有近2000核的CPU集群，32张2080Ti的GPU集群，仍有新集群在筹备建设中。此外课题组依托于厦门大学固体表面物理化学国家重点实验室（国重）和能源材料化学协同创新中心（2011中心），共享这两个重要的国家级科研平台的高性能并行计算资源和领先的科学仪器设备。
3. 程俊教授崇尚真知实干，为人自由民主，做事讲求踏实、厚积薄发。要求组员有强烈的责任感和上进心，注重培养组员独立思考、逻辑思维、交流表达等可移植能力（transferable skills），培养组员的目标是“坚实的基础、开阔的视野、创新的习惯”。关心组员长期职业生涯发展，已协助多名组员赴英国剑桥大学、美国普林斯顿大学、瑞士洛桑联邦理工学院、英国伦敦大学学院、荷兰莱顿大学、瑞典斯德哥尔摩大学、乌普萨拉大学等高校交流访问。
4. 近期课题组与普林斯顿大学数学系鄂维南院士，剑桥大学工程系Gabor Csanyi教授，北京大数据研究中心张林峰博士等合作，应用机器学习方法研究设计新能源材料。基于计算数据，结合统计分析手段实现材料的理性设计。致力于建设一支多学科背景（化学、物理、计算机、材料、数学等）的研究团队，推动数据驱动的研究新范式在新能源材料研发中的应用落地，以期实现以电池和催化材料为代表的新能源材料的计算设计研发。
1. 责任感和上进心（必须） ；
2. 化学、计算机、信息、软件工程、物理、应用数学等相关专业背景；
3. 主观能动性强、数理基础好、编程能力强的申请者优先；
4. 鼓励跨学科报考。
