崗位職責:
1.基于分子動力學或機器學習方法,構建材料結構(如晶體結構、表面形貌)與性能(如導電性、循環壽命)之間的數學模型。
2.開發或優化算法(如密度泛函理論 DFT、蒙特卡洛模擬、神經網絡),預測新材料的性能指標
3.選擇合適的機器學習 / 深度學習框架(如 PyTorch、TensorFlow),訓練構效關系預測模型
4.將算法模型應用于實際研發流程,如新材料配方設計、工藝參數優化
任職要求:
1具有計算材料學/計算化學等相關專業碩士學位,在SCI期刊上以第一作者或通信作者發表過強相關研究成果者優先考慮,有材料研發計算項目落地經驗
2.熟悉材料計算的基礎理論,了解材料結構及材料性質的第一性原理計算的過程,熟練掌握分子動力學模擬流程;
3.精通至少一種與材料第一性原理計算相關的軟件和至少一種分子動力學軟件,如VASP、Material Studio、Lammps、Gromacs、NAMD、Amber等,有三年及以上工作經驗
4.對于負責的項目可以獨立設計計算方案,并及時完成計算,同時對計算結果分析和數據處理的能力,具有指導和實施計算結果落地及材料合成能力;
5. 具有較強Python編程能力、熟練掌握Pytorch、Tensorflow等深度學習推理框架,具有利用AI算法模型解決化學材料領域相關問題的經驗