职位描述
【岗位定位】
负责将材料/化学研发问题与 AI 算法、自动化实验平台结合，参与构建“AI 设计 → 实验执行 → 数据回流 → 模型优化”的闭环研发体系。
岗位希望招聘具备化学/材料 + AI算法复合背景的人才，前期以研发开发和算法落地为主，后续逐步往技术方案统筹、项目牵引和产品化落地方向培养。
【岗位职责】
结合锂电、配液、电化学测试、材料表征等场景，理解实验目标、变量空间和评价指标；
将材料研发问题抽象为可建模、可优化的问题，如配方优化、实验推荐、多目标优化、结果预测等；
使用 Python 完成数据处理、特征工程、模型训练、评估与可视化；
参与智能实验相关算法开发与验证，如贝叶斯优化、主动学习、回归/分类模型等；
与 Uni-Lab 平台、自动化工站、实验工程师协同，推动算法能力在真实实验流程中落地；
输出算法说明、分析报告和阶段总结，逐步参与技术方案与整体协同。任职要求
【任职要求】
材料、化学、化工、能源、计算机、人工智能等相关专业，本科及以上学历；
具备以下复合背景之一优先：
材料/化学背景，同时有较强编程和算法能力；
AI/计算机背景，同时做过材料、化学、实验数据相关项目；
熟练使用 Python，具备较好的数据处理和开发能力；
熟悉常见机器学习工具，如 Pandas、scikit-learn、PyTorch、XGBoost 等；
对材料研发、化学实验或锂电研发有一定理解；
具备较强学习能力和跨学科沟通能力，愿意长期往复合型研发和整体统筹方向成长。
【加分项】
有锂电、材料信息学、化学信息学、实验设计、配方优化相关经验；
做过 Bayesian Optimization、Active Learning、DoE、科学机器学习相关项目；
参与过“AI + 自动化实验”或“算法 + 实验验证”类项目；
对 AI4S、智能实验平台、科研自动化闭环有兴趣。
