| 查看: 744 | 回复: 1 | |||
[交流]
港科大（广州）黄加强组AI+电池博士招生
|
|
港科大（广州）黄加强组AI+电池博士招生 招聘方向：数据科学和人工智能方法驱动的电池电解液材料发现、配方筛选和性能预报 招聘数量：博士生一名 薪资待遇：1.5万人民币/月 工作地点：广州南沙 招生要求： 对于博士项目的申请者 （1）学术背景（满足任一） 1. 化学、材料相关专业背景，有丰富的电解液实验的研究经历，同时熟练掌握至少一种第一性原理计算工具，有较高的代码熟练度。 2. 化学、材料相关专业背景，有电池实验的研究经历，同时熟悉常规的统计学分析方法、机器学习模型和常用的机器学习库，有较高的代码熟练度。 3. 数据科学相关背景，有可解释性机器学习、时间序列分析、贝叶斯优化、小数据机器学习等项目经历，能理解并学习运用前沿顶会报道的新模型方法，同时有一定的电化学基础知识。 （2）优秀院校毕业生，对科研充满热情。 （3）有已发表的论文成果（对于本科生申请者在投亦可） 对于不满足上述学术背景要求的申请者，我们提供科研助理岗位，对于表现优秀的科研助理，我们将优先提供博士项目名额或推荐申请红鸟硕士项目。具体要求如下： （1） 学术背景参考博士招生项目，满足部分学术背景要求。 （2） 有极强的自主学习能力，愿意学习编程、机器学习和第一性原理计算的技能。 （3） 优秀院校毕业生。 平台资源： 学校HPC平台拥有丰富的算力资源，实验平台拥有全自动电解液配置、电池组装机器人和高通量电池测试平台。 有意向的同学请将个人简历、成绩单和其他证明材料发送至：jtang638@connect.hkust-gz.edu.cn 并抄送至seejhuang@hkust-gz.edu.cn，我们会尽快回复咨询邮件和符合条件的申请邮件。 课题组介绍： 黄加强博士于2022年1月加入香港科技大学(广州)功能枢纽可持续能源与环境学域。他于2013年毕业于上海交通大学机械工程及其自动化专业，于2017年取得香港科技大学机械工程博士学位。他先后在香港理工大学和法兰西公学院从事博士后研究。他目前的研究兴趣为电池、传感器与机器学习的交叉领域。他共发表46篇期刊文章，包括15篇第一/通讯作者文章，如Nature Energy, Nature Sustainability, Energy & Environmental Science (x2), and Advanced Energy Material,Advanced Functional Materials(x2), Energy StorageMaterials(x2), Journal of Electrochemical Society等详情请见https://seejhuang.people.ust.hk/，同时也致力于技术成果产业化转化，例如面向商业电池的原位光纤传感技术和AI驱动的电解液开发技术。 |
回复此楼» 猜你喜欢
材料调剂
已经有6人回复
-
化工求调剂
已经有7人回复
-
321求调剂
已经有10人回复
-
材料专硕322分
已经有13人回复
-
材料295
已经有3人回复
-
11408 359分 求调剂
已经有3人回复
-
320分，材料与化工专业，求调剂
已经有24人回复
-
286求调剂
已经有7人回复
-
化学调剂
已经有10人回复
-
357求调剂
已经有3人回复
» 本主题相关商家推荐: (我也要在这里推广)
 |
2楼2025-08-19 09:55:11
