研发工程师

工作内容
· 高通量数据流转： 负责电化学体系（如电解液体系、催化体系等）底层结构数据与高精度计算数据的批量生成、清洗与标准化处理，建立高质量的计算化学数据集。
· 模型训练与调优： 参与机器学习势函数（Machine Learning Potentials）及相关AI化学模型的训练、测试与迭代，协助提升模型在复杂物理化学场景下的泛化能力与精度。
· 算法工程化： 协助科学家团队，将前沿的理论化学算法或物理模型转化为高效、可复用的代码模块。
· 测试与验证： 运用分子动力学（MD）等方法对模型结果进行系综采样和物理性质分析，验证模型在真实物质体系中的可靠性。
· 数据治理：负责计算数据的采集、清洗与标准化归档，协助构建企业内部材料数据库
· 技术支持：协助开展分析光谱实验（如原位拉曼），出具专业的仿真分析报告。

任职条件
· 扎实的计算化学基础，熟练掌握至少一种主流的第一性原理/分子动力学软件（如CP2K, VASP, LAMMPS等），并在科研中有丰富的实操经验。
· 优秀的编程能力，熟练使用Python及常用科学计算库（NumPy, SciPy, Pandas, ASE等），能独立编写自动化数据处理与计算脚本。
· 熟悉至少一种深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow），了解或实操过基于机器学习的化学模型构建。
· 踏实肯干，对代码质量有追求，具备良好的工程实现能力和团队协作精神。