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崗位職責

1. 開發(fā)和應(yīng)用前沿的深度學習模型，推動材料科學創(chuàng)新。

2. 設(shè)計、開發(fā)和維護以化學和材料數(shù)據(jù)為中心的機器學習 pipeline，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征工程、模型訓練和評估等環(huán)節(jié)。

3. 與云端和軟件工程師密切合作，設(shè)計和實施以化學和材料為核心的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)與工作流程。

4. 與公司內(nèi)部的商業(yè)和技術(shù)團隊合作，理解業(yè)務(wù)需求，并將機器學習技術(shù)應(yīng)用于解決實際問題，推動商業(yè)價值實現(xiàn)。

5. 緊跟機器學習領(lǐng)域的前沿進展，并將最新的研究成果應(yīng)用于實際項目中，不斷提升團隊的技術(shù)水平。



任職要求

1. 擁有相關(guān)領(lǐng)域的碩士學位（計算機科學、材料科學等），并具備深度學習相關(guān)經(jīng)驗。

2. 工作經(jīng)驗2年以上，如簡歷和背景契合，工作年限可放寬。重點考察實際能力和創(chuàng)新精神，而非僅依據(jù)工作年限。

3. 精通至少一種深度學習框架（如 TensorFlow, PyTorch），并具有豐富的模型開發(fā)、調(diào)優(yōu)與部署經(jīng)驗。

4. 深入理解機器學習特別是深度學習領(lǐng)域的常用算法和模型架構(gòu)，例如圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (GNNs), 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNNs), 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNNs) 等。

5. 具有較強的編程能力，精通Python或C++，具備出色的算法開發(fā)和實現(xiàn)能力。

6. 對數(shù)據(jù)有較強敏感性，具備對數(shù)據(jù)進行清洗、預(yù)處理和特征工程的經(jīng)驗，并能從中提取有效信息。

7. 對AI for Science 充滿興趣和熱情，并致力于用人工智能技術(shù)推動化學和材料科學的發(fā)展。

8. 善于溝通，學習能力強，具有創(chuàng)新精神。

加分項：

1. 具備在材料科學、化學或生物領(lǐng)域應(yīng)用AI的經(jīng)驗，尤其是在材料發(fā)現(xiàn)、設(shè)計或優(yōu)化方面的實際項目經(jīng)驗。

2. 在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表過高質(zhì)量學術(shù)論文。

3. 具備大型軟件項目開發(fā)經(jīng)驗，熟悉版本控制系統(tǒng) (例如 Git) 和代碼測試流程。

4. 曾經(jīng)在ACM，Kaggle，天池，AI4SCup等數(shù)據(jù)科學比賽獲獎；