人工智能驱动物质科学青年科学家/青年研究员

1. 以解决实际问题和前沿探索为导向，构建势函数模型，设计优化以锂离子电池为代表的各种离子、金属、固态电池的正极、负极、电解质材料及SEI膜等。

2. 基于材料基因研发范式，利用高通量计算系统筛选电池新材料，构建电池材料成分与性能数据库，机器学习结合数据驱动优化设计各类电池新材料。

3. 利用多尺度联动仿真方法和自动化计算流程设计电池新材料，结合AI+物理模型，构建电池材料智能设计平台。

1. 凝聚态物理、计算材料、计算物理、计算化学、能源材料等相关专业硕士及以上学位；

2. 具有第一性原理、分子动力学、蒙特卡洛、有限元方法等不同尺度材料计算模拟经验；

3. 具有电池材料高通量计算、自动化筛选、数据挖掘及机器学习经验者优先；

4. 独立思考能力强、渴望学习新知识、有较好的逻辑思维和团队合作意识。