大数据分析师

· 材料科学大数据分析师
· 机器学习（算法）工程师（材料计算方向）
· AI for Science（AI4S）研发工程师
· 工艺智能优化专家
2. 岗位职责描述（突出“材料+数据”的结合点）
在职责中要体现AI如何与新材料的研发或生产
· “利用机器学习算法分析材料制备过程中的实验数据，建立性能预测模型。”
· “负责清洗、整合和管理材料研发/生产环节的海量数据，构建材料基因数据库。”
· 与材料科学家协作，通过数据驱动的方式优化材料配方和生产工艺参数。”
· 学历背景： 硕士及以上（材料科学与工程、计算机科学、应用数学、物理学等相关专业）。
· 技能要求（硬实力）：
· 熟练掌握 Python 或 R。
· 熟悉常用的机器学习框架（如 TensorFlow, PyTorch）或 数据科学库（Pandas, Scikit-learn）。
· 加分项： 熟悉计算化学软件（如VASP, LAMMPS）或有材料基因组计划相关经验 。
· 软实力： 具备跨学科沟通能力（能够听懂材料专家的需求），有探索精神。
4. 公司亮点（为什么选择熵穹？）
这部分要打消AI人才对“传统行业”的顾虑，展示公司亮点 ：
· 场景优势： “区别于互联网的流量变现，你的算法将直接推动新材料研发进程，解决‘卡脖子’技术难题，成果转化看得见。”
· 团队氛围： “扁平化管理，尊重技术，提供与顶尖材料院合作交流的机会。”
· 硬件资源： 如有高性能计算集群，一定要提及。