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【工作內(nèi)容】
數(shù)據(jù)挖掘與文獻(xiàn)查閱：
- 對(duì)材料的實(shí)驗(yàn)與計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、清洗與統(tǒng)計(jì)分析，例如對(duì)固態(tài)電解質(zhì)相關(guān)材料的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；
- 使用Excel、Origin等工具完成數(shù)據(jù)可視化與趨勢(shì)分析；
- 基于Python開展數(shù)據(jù)處理與挖掘工作，結(jié)合matminer、pymatgen等工具進(jìn)
行建模與性能預(yù)測(cè)；
- 查閱、整理國內(nèi)外最新研究文獻(xiàn)，提煉關(guān)鍵信息并形成內(nèi)部參考資料。
實(shí)驗(yàn)支持與材料研究：
- 負(fù)責(zé)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集、記錄與對(duì)比分析；
- 協(xié)助改進(jìn)實(shí)驗(yàn)方案，提高實(shí)驗(yàn)可重復(fù)性與數(shù)據(jù)可靠性。

【任職要求】：
-材料科學(xué)、化學(xué)、物理、能源工程等相關(guān)專業(yè)博士學(xué)歷（優(yōu)秀碩士可放寬，
需3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)）；
- 熟練掌握 Python 或 Java 等編程語言，能夠運(yùn)用這些語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、建模和算法實(shí)現(xiàn)：
- 熟悉數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等；掌握數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估方法論，能夠完成數(shù)據(jù)清洗、質(zhì)量分析等操作；
- 熟悉常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理技術(shù)，如 Hadoop、Spark 等，以及數(shù)據(jù)可視化工具，如 Tableau、PowerBI 等
- 具備材料實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘、分析、清洗經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
- 有Python編程經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉matminer、pymatgen及相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)材料
算法者優(yōu)先。

【我們提供】
-有競(jìng)爭力的薪酬：碩士年薪30-50萬，本科20-30萬（含績效），核心骨干可獲期權(quán)激勵(lì)，；
-技術(shù)驅(qū)動(dòng)的成長平臺(tái)：主導(dǎo)公司核心產(chǎn)品模塊開發(fā)，深度參與AI Agent與數(shù)據(jù)庫融合的前沿探索；
-專業(yè)培訓(xùn)體系：提供LLM、工作流引擎、數(shù)據(jù)庫前端等技術(shù)方向的內(nèi)部培訓(xùn)，支持參加行業(yè)峰會(huì)/技術(shù)沙龍；
-輕松協(xié)作的氛圍：小而精的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)（材料+數(shù)據(jù)+AI），扁平化管理，鼓勵(lì)創(chuàng)新試錯(cuò)；
-福利保障：五險(xiǎn)一金、年度體檢、項(xiàng)目獎(jiǎng)金、國內(nèi)外技術(shù)交流機(jī)會(huì)。