AI辅助研发工程师（MOF材料）

岗位职责： 1、运用AI与机器学习，协同团队开展MOF分子设计、结构筛选与性能预测，依托材料数据库遴选候选结构，缩短研发周期。 2、整理MOF各类数据，搭建标准化数据集；基于Python开发优化性能预测模型，构建AI驱动的研发闭环。 3、利用大模型开展文献调研与数据分析，挖掘MOF构效关系，为实验提供参数优化建议。 4、联合分子模拟与AI算法，计算MOF孔道、吸附等特性，支撑气体分离、储能、催化方向研究。 5、参与项目申报、成果梳理，撰写论文专利；推广AI科研工具，赋能MOF全流程研发。 6、跟踪AI for Science及MOF智能设计前沿，评估开源工具模型，迭代材料智能研发体系，完成其他科研任务。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，材料、化学、计算化学、人工智能、计算机等相关专业。 2、熟练掌握Python，精通PyTorch/TensorFlow等机器学习框架，具备数据挖掘与特征工程能力。 3、具备良好的科研思维、逻辑分析能力与书面汇报能力，工作严谨，具备团队协作意识，热爱科研。 4、熟悉MOF数据库，理解实验研发逻辑，能和实验团队协同落地AI方案。 5、拥有MOF/COF多孔材料、MOF研发或计算材料项目经验优先。 6、熟悉科研大模型及提示词工程，了解LAMMPS、RASPA等分子模拟软件优先。 加分项： 发表MOF或AI材料设计方向SCI论文，持有材料相关专利，熟悉材料大模型、材料智能体开发。