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[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。
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icarus05

新虫 (小有名气)

2楼2025-08-19 09:55:11
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