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崗位職責：
1. 業(yè)務和科研數據的處理與分析
負責收集、整理、預處理、和管理實驗室的業(yè)務和科研數據，確保數據的準確性、一致性和可用性，形成可進一步利用的數據資產、知識庫。
運用數據分析工具（如 Python、SQL等）對數據進行深度分析，挖掘數據中的潛在規(guī)律和關聯性，為業(yè)務和科研提供數據分析支持。
設計并實現數據可視化方案，通過圖表、報表等形式直觀展示數據的分析結果，幫助管理人員和科研人員更好地理解和利用相關數據。
2. 針對業(yè)務和新材料研發(fā)中的任務和問題，設計和開發(fā)基于人工智能模型（如機器學習算法、深度學習模型等）的工具和應用，例如智能體。
選擇合適的 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）進行模型訓練和優(yōu)化，結合領域專業(yè)知識，提高模型的準確性和可靠性。
將開發(fā)AI工具和應用部署到實驗室的科研環(huán)境中，實現模型的在線推理和應用，為科研人員提供高效、智能的輔助工具。
3. 主導實驗室數據平臺的開發(fā)搭建、維護和優(yōu)化工作，將數據處理、分析和AI 模型集成到統一的數據平臺中，為實驗室人員提供便捷的數據查詢、分析工具。
負責系統的功能開發(fā)、測試和維護，確保系統的穩(wěn)定性和易用性，及時解決系統運行中出現的問題。
與實驗室科研團隊密切合作，根據科研需求不斷優(yōu)化和改進數據應用系統，提升系統的功能和性能。
4. 科研項目支持
為實驗室的科研項目提供數據支持和AI技術解決方案，協助科研人員完成項目中的數據分析和模型開發(fā)任務，實現數據應用和 AI技術在新材料研發(fā)中的價值和成果。
5.技術追蹤
關注人工智能和大數據技術在新材料領域的最新研究動態(tài)和發(fā)展趨勢，積極參與相關技術研究和創(chuàng)新工作，探索新技術在實驗室科研中的應用潛力。
結合實驗室的研究方向和技術需求，提出創(chuàng)新的技術解決方案和改進措施，推動實驗室在新材料數據應用和 AI技術方面的發(fā)展。
任職要求：
1.教育背景；計算機科學、物理學、信息學、數據科學、材料科學、化學等相關專業(yè)碩士及以上學歷。對于具備博士學歷或擁有跨學科研究背景的優(yōu)秀人才，可適當放寬專業(yè)要求。
2.專業(yè)能力：
熟悉機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺、大模型、智能體等
AI 技術，掌握 TensorFlow/PyTorch/Keras 等框架，具備框架定制化開發(fā)與優(yōu)化的能力，能夠充分利用框架優(yōu)勢加速模型開發(fā)與部署。
熟練掌握 Python編程語言，具備扎實的編程基礎和良好的代碼規(guī)范，能夠運用 Pvthon 進行數據處理、分析和建模。具備豐富的編程實踐經驗，能夠運用其進行高效的數據處理、模型開發(fā)、應用構建等工作，遵循良好的編程規(guī)范與代碼質量標準。
精通 AI工具的全流程開發(fā)，包括數據預處理、特征工程、模型訓練、驗證與優(yōu)化等環(huán)節(jié)，具備將模型高效部署到不同平臺（如服務器、云端、邊緣設備等）的能力，確保模型在實際應用中的高效運行與精準輸出。
對大數據技術棧有深入的了解，包含存儲與計算框架、數據治理工具、調度與編排、實時計算、數據質量監(jiān)控。
具備良好的系統開發(fā)能力，熟悉web 開發(fā)框架（如 Flask、Django 等）或移動應用開發(fā)技術者優(yōu)先。
3.經驗要求：
至少1年以上相關工作經驗，有新材料領域或其他自然科學和工程領域的數據處理、分析和 AI模型開發(fā)項目經驗者優(yōu)先。
有在科研機構或高校從事相關科研項目經驗者優(yōu)先。
對于具備博士學歷或擁有科研領域 AI 應用開發(fā)項目經驗的優(yōu)秀人才，可適當放寬工作經驗要求。擁有知名高校、***科研院所相關工作經歷者優(yōu)先考感。
5.其他要求：英語能力優(yōu)秀（CET-6及以上或同等水平），能夠熟練閱讀、理解并分析英文技術文獻及國際政策報告，具備跨文化溝通能力。
具備良好的邏輯思維能力和問題解決能力，能夠獨立分析和解決復雜的技術問題，具備較強的學習能力和創(chuàng)新精神。
具有良好的溝通能力和團隊合作精神，能夠與不同背景的科研人員有效協作，共同推進科研項目的進展。
責任心強，具備高度的自我驅動力和探索精神，能夠在高強度工作壓力下保持高效，并適應靈活的項目推進節(jié)奏。
對人工智能、大數據、新材料領域的研究和發(fā)展有濃厚的興趣，愿意在該領域不斷探索和創(chuàng)新，為實驗室的科研工作貢獻力量。
具備一定的項目管理能力，能夠獨立負責數據應用項目的規(guī)劃、執(zhí)行和監(jiān)控。