職位描述
圖像算法深度學習強化學習?
崗位職責：
??1. AI算法與模型研發
??? 開發和優化機器學習、深度學習算法，用于鋰電池材料性能預測、配方優化和壽命預測。
??? 基于實驗室數據和多物理場仿真數據，構建數據驅動與機理結合的混合建模方法。
??? 設計自適應優化算法，提升鋰電池研發效率和材料開發成功率。
??2. 數據管理與分析
??? 參與鋰電池實驗數據的收集、清洗、標注與存儲，優化數據管理流程。
??? 構建高效數據分析工具，用于挖掘鋰電池性能與工藝參數之間的深層關系。
??? 融合多源數據（實驗數據、仿真數據和生產數據）進行全生命周期建模。
??3. 創新與技術探索
??? 跟蹤AI領域前沿研究，探索先進算法（如生成對抗網絡、強化學習）在鋰電池材料設計中的應用。
??? 推動AI與電化學、材料學的交叉融合，提出新的研究方向和方法論。
??? 參與專利撰寫、論文發表和技術標準制定。
??4. 研發平臺支持
??? 支持研發中心搭建智能化材料設計與優化平臺。
??? 開發用戶友好的AI工具與可視化界面，賦能實驗室研究人員使用AI工具進行自主研發。
崗位要求：
??1. 學歷與經驗
??? 碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、材料科學、電化學或相關專業；博士優先。
??? 3年以上AI研究或工程實踐經驗，有材料研發或工業AI應用背景者優先。
??2. 技術能力
??? 精通常見機器學習/深度學習框架（TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn），具有實際項目經驗。
??? 熟悉高性能計算和分布式數據處理技術（如HPC、Spark）。
??? 掌握物理建模工具（如COMSOL、MATLAB），了解材料科學或電化學相關知識優先。
??3. 科研與創新能力
??? 在頂級期刊或會議上發表過與AI相關的研究論文者優先。
??? 熟悉AI算法在科學計算領域的應用（如優化材料結構、預測反應路徑）。
??4. 軟技能
??? 善于溝通協作，能夠跨團隊與材料科學家、電化學工程師緊密合作。
??? 具備較強的學習能力和探索精神，對創新技術有敏銳的洞察力。
優先條件：
??? 曾主導或參與過AI驅動的鋰電池研發項目。
??? 有材料基因工程、實驗自動化或高通量實驗數據處理經驗。
??? 掌握多模態數據處理（如結合文本、圖像、光譜數據建模）
工作地點
興隆路綠能起源科技（江蘇）有限公司
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職位發布者
楊女士/HR
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綠能起源科技(江蘇)有限公司綠色能源起源（GEO）”是創新、環保能源材料的全球領導者，于2023年在盧森堡成立，我們的總部位于德國慕尼黑。在GEO，我們致力于電池材料和特種化學品的研發。我們的電池材料部門包括終極制造、先進材料和綠色回收；我們的特種化學品部門專注于綠色氫氣和氨氣、風能、太陽能以及儲能。我們區別于傳統制造工藝的是我們使用先進的高速自動生產線，這使我們能夠克服勞動力短缺的問題，并提供卓越的效率、穩定的產品質量和更高的安全性。作為一家跨國公司，我們在歐洲、北美和亞洲戰略性地部署了7家工廠和3個研發中心。GEO，您可以期待標準化的產品和服務，以及極具吸引力的商業模式，旨在增強您在這個充滿挑戰的全球商業環境中的競爭力。 GEO始終致力于其使命“持續創新，驅動綠色能源轉型”，我們努力以可持續的解決方案服務社會，提高客戶、員工和整個世界的生活品質！
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