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【工作內(nèi)容】
數(shù)據(jù)挖掘與文獻查閱：
- 對材料的實驗與計算數(shù)據(jù)進行整理、清洗與統(tǒng)計分析，例如對固態(tài)電解質(zhì)相關材料的數(shù)據(jù)進行處理；
- 使用Excel、Origin等工具完成數(shù)據(jù)可視化與趨勢分析；
- 基于Python開展數(shù)據(jù)處理與挖掘工作，結(jié)合matminer、pymatgen等工具進
行建模與性能預測；
- 查閱、整理國內(nèi)外最新研究文獻，提煉關鍵信息并形成內(nèi)部參考資料。
實驗支持與材料研究：
- 負責實驗數(shù)據(jù)采集、記錄與對比分析；
- 協(xié)助改進實驗方案，提高實驗可重復性與數(shù)據(jù)可靠性。

【任職要求】：
-材料科學、化學、物理、能源工程等相關專業(yè)博士學歷（優(yōu)秀碩士可放寬，
需3年以上相關經(jīng)驗）；
- 熟練掌握 Python 或 Java 等編程語言，能夠運用這些語言進行數(shù)據(jù)處理、建模和算法實現(xiàn)：
- 熟悉數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法，如回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等；掌握數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法論，能夠完成數(shù)據(jù)清洗、質(zhì)量分析等操作；
- 熟悉常用的數(shù)據(jù)存儲和處理技術，如 Hadoop、Spark 等，以及數(shù)據(jù)可視化工具，如 Tableau、PowerBI 等
- 具備材料實驗數(shù)據(jù)挖掘、分析、清洗經(jīng)驗者優(yōu)先；
- 有Python編程經(jīng)驗者優(yōu)先，熟悉matminer、pymatgen及相關機器學習材料
算法者優(yōu)先。

【我們提供】
-有競爭力的薪酬：碩士年薪30-50萬，本科20-30萬（含績效），核心骨干可獲期權激勵，；
-技術驅(qū)動的成長平臺：主導公司核心產(chǎn)品模塊開發(fā)，深度參與AI Agent與數(shù)據(jù)庫融合的前沿探索；
-專業(yè)培訓體系：提供LLM、工作流引擎、數(shù)據(jù)庫前端等技術方向的內(nèi)部培訓，支持參加行業(yè)峰會/技術沙龍；
-輕松協(xié)作的氛圍：小而精的跨學科團隊（材料+數(shù)據(jù)+AI），扁平化管理，鼓勵創(chuàng)新試錯；
-福利保障：五險一金、年度體檢、項目獎金、國內(nèi)外技術交流機會。