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1.專業(yè)背景
①材料科學、計算化學、計算機科學、人工智能或相關專業(yè)，博士優(yōu)先。
②熟悉材料研發(fā)流程者優(yōu)先；項目管理經(jīng)驗、部門負責人經(jīng)驗優(yōu)先。
2.技術能力
①熟練掌握Python，熟悉Linux開發(fā)環(huán)境及分布式計算框架（如Spark、Hadoop）。
②精通TensorFlow、PyTorch等深度學習框架，具備模型部署（如TensorRT、ONNX）經(jīng)驗。
③熟悉材料計算工具（如Thermo-Calc、DFT）或化學信息學軟件者優(yōu)先。
④熟悉pytorch、transformers 等主流深度學習框架，熟悉deepseek、百川、千問等主流開源大模型框架；
⑤同等條件下具備人工智能、大模型、博弈決策算法理論基礎與研發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先考慮；
3.項目經(jīng)驗
①有AI+材料研發(fā)項目落地經(jīng)驗，如材料性能預測、高通量實驗優(yōu)化、專利分析等。
②發(fā)表過相關領域論文或專利者優(yōu)先。
4.綜合素質
①具備跨學科溝通能力、創(chuàng)新思維及問題解決能力，能適應高強度研發(fā)節(jié)奏，身體健康。
工作職責：
1. AI模型開發(fā)與應用：①利用機器學習、深度學習算法（如強化學習、神經(jīng)網(wǎng)絡）加速材料研發(fā)流程，優(yōu)化材料性能預測、配方設計及工藝參數(shù)。
②開發(fā)材料研發(fā)智能平臺，集成數(shù)據(jù)挖掘、高通量實驗與AI建模功能，支持材料設計全生命周期管理。
2. 跨學科協(xié)作：與材料科學家、化學工程師合作，將AI模型嵌入實際研發(fā)場景，解決材料篩選、性能優(yōu)化、供應鏈預測等實際問題。
3. 數(shù)據(jù)管理與分析：構建材料數(shù)據(jù)庫，整合實驗數(shù)據(jù)、文獻及專利信息，開發(fā)自動化數(shù)據(jù)清洗與特征提取工具。
4.技術研究與創(chuàng)新：跟蹤AI+材料領域前沿技術（如原子大模型、生成式AI），探索新材料發(fā)現(xiàn)的新范式。