岗位优势：

薪资可谈，晋升空间大，各项福利待遇好，公司氛围好，有发展前景

岗位职责

1. 开发和应用前沿的深度学习模型，推动材料科学创新。

2. 设计、开发和维护以化学和材料数据为中心的机器学习 pipeline，包括数据收集、预处理、特征工程、模型训练和评估等环节。

3. 与云端和软件工程师密切合作，设计和实施以化学和材料为核心的数据基础架构与工作流程。

4. 与公司内部的商业和技术团队合作，理解业务需求，并将机器学习技术应用于解决实际问题，推动商业价值实现。

5. 紧跟机器学习领域的前沿进展，并将最新的研究成果应用于实际项目中，不断提升团队的技术水平。

任职要求

1. 拥有相关领域的硕士学位（计算机科学、材料科学等），并具备深度学习相关经验。

2. 工作经验2年以上，如简历和背景契合，工作年限可放宽。重点考察实际能力和创新精神，而非仅依据工作年限。

3. 精通至少一种深度学习框架（如 TensorFlow, PyTorch），并具有丰富的模型开发、调优与部署经验。

4. 深入理解机器学习特别是深度学习领域的常用算法和模型架构，例如图神经网络 (GNNs), 循环神经网络 (RNNs), 卷积神经网络 (CNNs) 等。

5. 具有较强的编程能力，精通Python或C++，具备出色的算法开发和实现能力。

6. 对数据有较强敏感性，具备对数据进行清洗、预处理和特征工程的经验，并能从中提取有效信息。

7. 对AI for Science 充满兴趣和热情，并致力于用人工智能技术推动化学和材料科学的发展。

8. 善于沟通，学习能力强，具有创新精神。

加分项：

1. 具备在材料科学、化学或生物领域应用AI的经验，尤其是在材料发现、设计或优化方面的实际项目经验。

2. 在相关领域发表过高质量学术论文。

3. 具备大型软件项目开发经验，熟悉版本控制系统 (例如 Git) 和代码测试流程。

4. 曾经在ACM，Kaggle，天池，AI4SCup等数据科学比赛获奖；