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一、招聘要求
（一）學歷與專業(yè)背景
1、碩士及以上學歷，材料科學與工程、計算化學、應用物理、人工智能、數(shù)據(jù)科學等相關(guān)專業(yè)；博士優(yōu)先（尤其材料AI設計或固態(tài)儲氫方向）；
2、1年以上AI研發(fā)或訓練經(jīng)驗。
（二）核心技術(shù)能力
1、精通Python及機器學習框架（PyTorch/TensorFlow），熟練使用GNN（DGL/PyTorch Geometric）、GAN、強化學習（Stable Baselines）等模型工具；
2、掌握材料信息學方法，如高通量計算、特征工程，有DFT+機器學習耦合仿真經(jīng)驗者優(yōu)先；
3、了解固態(tài)儲氫材料主流技術(shù)路線（如稀土系、Mg基、MOFs），熟悉氫能系統(tǒng)集成關(guān)鍵環(huán)節(jié)（如儲氫罐設計、加氫站工藝）者優(yōu)先。
（三）軟技能與素養(yǎng)
1、具備材料、化學、計算機多領(lǐng)域知識整合能力，能有效推動AI模型與實驗團隊協(xié)作（如制定數(shù)據(jù)標注規(guī)范、解讀模型預測結(jié)果）；
2、了解AI驅(qū)動的自主實驗系統(tǒng)（如機器人實驗平臺），能設計“數(shù)據(jù)-模型-實驗”閉環(huán)迭代流程者優(yōu)先；
3、持續(xù)關(guān)注AI技術(shù)動態(tài)（如大模型訓練架構(gòu)創(chuàng)新、硬件加速技術(shù)），主動探索新技術(shù)在實際項目中的應用。
二、崗位職責
（一）AI模型研發(fā)與優(yōu)化：
1、開發(fā)、訓練和優(yōu)化機器學習模型，用于預測合金儲氫材料的關(guān)鍵性能（如儲氫容量、吸附/解吸動力學、循環(huán)穩(wěn)定性、熱力學性質(zhì)）；
2、應用自然語言處理技術(shù)，從海量的科學文獻、專利和材料數(shù)據(jù)庫中自動提取知識和構(gòu)建材料知識圖譜；
3、探索并使用生成式AI、強化學習等先進算法進行逆向材料設計。
（二）數(shù)據(jù)管道與平臺構(gòu)建：
1、構(gòu)建和維護材料科學數(shù)據(jù)平臺，整合來自實驗、計算和文獻的多源、異構(gòu)數(shù)據(jù)；
2、設計和實現(xiàn)自動化數(shù)據(jù)預處理、特征工程和模型訓練的標準化流程。
（三）產(chǎn)品開發(fā)與本地部署：
1、將經(jīng)過驗證的AI模型進行產(chǎn)品化封裝，開發(fā)成可供材料研究人員使用的軟件工具或Web服務；
2、負責AI模型在本地服務器或邊緣計算設備上的部署、性能監(jiān)控與維護，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和高效性；
3、與實驗團隊和工程團隊緊密合作，將AI模型的預測結(jié)果用于指導實驗方案設計和裝置性能優(yōu)化。
（四）工程化應用與協(xié)作
1、針對固態(tài)氫能UPS、撬裝式移動充氫站、氫能重卡、分布式儲能等場景，開發(fā)強化學習算法優(yōu)化固態(tài)儲氫系統(tǒng)熱管理策略，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，動態(tài)模擬不同工況下的平臺壓力、溫度變化，提升系統(tǒng)能效；
2、跨學科協(xié)作：與材料科學家、化學工程師和機械工程師深度協(xié)作，理解業(yè)務需求，并將復雜的科學問題轉(zhuǎn)化為可解決的AI任務，推動AI模型與實驗驗證結(jié)合，撰寫技術(shù)方案、技術(shù)專利與研發(fā)報告（如設計方案、工藝優(yōu)化白皮書）。