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诚聘AI算法工程师/科研助理（电池研发）
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诚聘AI算法工程师/科研助理（电池研发） 工作职责： 1. 负责AI算法在电池电解液优化、电解质优化、正极优化及其他优化场景的设计与开发，包括模型训练、调优及部署。 2. 负责电池配方数据的处理、分析及数据库的构建与维护。 3. 与电池实验团队紧密合作，共同探索与拓宽算法的应用领域。 4. 跟进实验、分析数据结果，并撰写阶段性报告与总结报告。 5. 知识产权申报与维护（专利、标准、论文等）。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、材料科学、化学等相关专业。 2. 具有机器学习/深度学习相关项目经验或学术论文发表。 3. 熟练使用Python进行数据处理和算法开发。 4. 熟练使用PyTorch、scikit-learn等深度学习与机器学习框架和工具库。 待遇&福利： 提供有竞争力的科研助理薪资 对于希望进一步深造的科研助理，我们将优先推荐就读港科大（广州）红鸟硕士班；表现优秀者，亦可推荐本组或海内外知名高校PhD机会。 对于希望进入工业界就业的科研助理，我们将推荐头部新能源公司相关就业机会；我们目前也致力于相关成果的转化，创业公司也欢迎表现优秀者加入，有丰富的股权、期权和绩效提成激励。 招聘数量：1名 地点：广州南沙 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：xlubc@connect.hkust-gz.edu.cn并抄送至seejhuang@hkust-gz.edu.cn，我们会尽快回复。 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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