AI for Science开发工程师

工作内容
定位：面向ATL锂电研发场景，以AI驱动材料发现与电池设计加速。打通"计算模拟—实验数据—机器学习"闭环，构建材料成分、工艺参数与电芯性能之间的预测与优化能力，缩短新品研发周期。
1. AI4S技术路线规划：制定AI for Science在锂电材料研发领域的技术路线图，主导技术立项与可行性评估，明确阶段性目标与交付里程碑
2. 多尺度计算工作流搭建：搭建DFT、分子动力学（MD）等多尺度计算工作流，结合机器学习势函数（MLIP）加速材料模拟，构建"计算—实验—数据"闭环验证机制
3. 材料数据体系构建：定义材料成分、工艺参数、微观结构与宏观性能之间的标准化数据规范与元数据框架，主导从实验记录/文献中提取关键信息，建立高质量、可追溯的结构化材料数据库
4. AI模型开发与验证：与算法团队紧密协作，参与材料领域大语言模型及专用AI模型（图神经网络、主动学习、贝叶斯优化等）的开发、微调与验证，推动AI在材料设计、性能预测等场景的深度应用
5. 跨学科协作与成果转化：作为材料计算与AI的技术枢纽，协调材料学家、算法工程师与产品团队，将科研成果转化为可落地的产品方案，确保技术可行性与商业化路径

任职条件
1、学历专业：材料科学、化学、物理学或相关专业硕士学历；
2、知识技能：具备材料计算经验(如DFT、MD、MC模拟)编程能力；
3、熟练使用Python及主流深度学习框架(PyTorch)；
4、拥有AI/机器学习在材料/化学领域的研究或项目经验(如使用图神经网络、强化学习、主动学习等)；
5、有材料数据库构建或数据标准化经验；
6、熟悉高通量计算/实验平台开发；
7、有AI4Science产品或项目从0到1的落地经验
8、有专利申请或商业转化相关成果的能力
9、加分项：有制造业/工业AI落地经验