1、擁有相關(guān)領(lǐng)域的碩士學(xué)位(計(jì)算機(jī)科學(xué)、材料科學(xué)等),并具備深度學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。
2、工作經(jīng)驗(yàn)2年以上,如簡(jiǎn)歷和背景契合,工作年限可放寬。重點(diǎn)考察實(shí)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(xué)習(xí)框架(如 TensorFlow, PyTorch),并具有豐富的模型開(kāi)發(fā)、調(diào)優(yōu)與部署經(jīng)驗(yàn)。
4、深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)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(qiáng)的編程能力,精通Python或C++,具備出色的算法開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)能力。
6、對(duì)數(shù)據(jù)有較強(qiáng)敏感性,具備對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、預(yù)處理和特征工程的經(jīng)驗(yàn),并能從中提取有效信息。
7、對(duì)AI for Science 充滿(mǎn)興趣和熱情,并致力于用人工智能技術(shù)推動(dòng)化學(xué)和材料科學(xué)的發(fā)展。
8、善于溝通,學(xué)習(xí)能力強(qiáng),具有創(chuàng)新精神。
加分項(xiàng):
1、具備在材料科學(xué)、化學(xué)或生物領(lǐng)域應(yīng)用AI的經(jīng)驗(yàn),尤其是在材料發(fā)現(xiàn)、設(shè)計(jì)或優(yōu)化方面的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
2、在相關(guān)領(lǐng)域發(fā)表過(guò)高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文。
3、具備大型軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),熟悉版本控制系統(tǒng) (例如 Git) 和代碼測(cè)試流程。
4、曾經(jīng)在ACM,Kaggle,天池,AI4SCup等數(shù)據(jù)科學(xué)比賽獲獎(jiǎng);