1.專業背景 ①材料科學、計算化學、計算機科學、人工智能或相關專業，博士優先。 ②熟悉材料研發流程者優先。 2.技術能力 ①熟練掌握Python，熟悉Linux開發環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）經驗。 ③熟悉材料計算工具（如Thermo-Calc、DFT）或化學信息學軟件者優先。 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經驗者優先考慮； 3.項目經驗 ①有AI+材料研發項目落地經驗，如材料性能預測、高通量實驗優化、專利分析等。 ②發表過相關領域論文或專利者優先。 4.綜合素質 ①具備跨學科溝通能力、創新思維及問題解決能力，能適應高強度研發節奏，身體健康。 工作職責： 1. AI模型開發與應用：①利用機器學習、深度學習算法（如強化學習、神經網絡）加速材料研發流程，優化材料性能預測、配方設計及工藝參數。 ②開發材料研發智能平臺，集成數據挖掘、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. 跨學科協作：與材料科學家、化學工程師合作，將AI模型嵌入實際研發場景，解決材料篩選、性能優化、供應鏈預測等實際問題。 3. 數據管理與分析：構建材料數據庫，整合實驗數據、文獻及專利信息，開發自動化數據清洗與特征提取工具。 4.技術研究與創新：跟蹤AI+材料領域前沿技術（如原子大模型、生成式AI），探索新材料發現的新范式。