电解液智能研发工程师

智能配方寻优：利用已有的AI优化工具（如贝叶斯优化、多目标进化算法等），在给定目标下快速推荐帕累托最优配方，并与实验团队协作验证迭代。 数据治理与数据库建设：负责多源表征数据（电化学、谱学、物性）的清洗、对齐、标准化入库，构建高质量、AI-ready的数据库，保障数据可追溯与可复用。 预测模型应用：使用数据对AI模型训练，进行配方-性能预测，辅助快速筛选，减少实验量。 理论计算接口：从DFT、分子动力学等计算结果中提取材料描述符（如HOMO/LUMO、配位数），并将其整合到数据库中，支撑智能建模。 自动化数据管线运维：维护数据处理、特征计算脚本，确保数据流稳定高效；监控数据库性能，处理异常

学历专业：硕士及以上，电化学、材料、化工、计算材料学或相关专业。 电化学与材料理解：扎实的电解液/电极材料知识，理解溶剂、锂盐、添加剂与电池性能的构效关系，能解读实验与计算数据。 AI应用能力：能够熟练使用现有的机器学习库（scikit-learn、XGBoost等）或AI平台进行性能预测与配方推荐；不要求开发新算法。 理论计算基础：了解DFT、MD等计算方法，能阅读并提取计算输出中的关键描述符。 数据处理与数据库：精通Python、SQL，具备数据清洗、入库、查询及数据库日常运维能力。 沟通协作：善于将业务问题转化为数据任务，能与实验、算法团队高效协同