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长江存储

博士后(人工智能加速材料研发方向)(J14813)

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岗位描述

岗位职责
1. 机器学习力场开发:面向前沿存储材料体系,开发高精度、可迁移的通用机器学习力场,作为统一的原子级仿真底座,加速材料仿真计算;
2. AI辅助材料建模:开展前沿存储材料体系的原子级结构建模与性质计算,突破传统 DFT 小体系、短时域的限制,获得更接近实验真实状态的结构与性质;
3. AI工艺调优与电性预测:基于力场优化的界面构型与工艺试验数据,构建数据机理融合模型,为材料成分与工艺窗口选择提供端到端预测;
4. AI 4S 平台建设:沉淀"数据生成→力场开发→多尺度仿真"全流程的数据资产与工具链,向工艺、器件、可靠性团队输出可复用的仿真能力。

岗位要求
1. 物理、材料、化学、微电子等相关专业,具备扎实的凝聚态物理与统计力学基础;
2. 具有熟练使用 CP2K 等第一性原理工具,有界面输运性质计算、半导体介质材料/界面仿真经验等优先;
3. 扎实的机器学习/深度学习理论基础,具备算法模型实际落地经验;熟悉机器学习力场开发/训练流程与分子动力学模拟框架,具备前沿存储材料体系的结构建模、主动学习迭代经验者优先;
4. 良好的编程与工程素养(Python/C++),具备大数据处理与复杂系统调试能力;
5. 发表过高水平学术论文,具有强烈的科研兴趣和创新精神,治学严谨,具备良好的团队协作与沟通表达能力。

其他生产制造职位方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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