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[交流]
XJTU新能源材料团队诚聘机器学习方向科研助理(可读博，有保证)
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【★只等你来★】 材料学院材料化学系新能源材料和器件团队研究方向（i）下一代低成本、高比能可充电特种（极寒、空天、深海等）电池和（ii）大容量、长寿命规模化水系有机液流电池（绿色清洁能源高效利用和并网消纳）技术拟招募多名“科研助理暨博、硕士研究生”成员。 【★团队介绍★】 研究团队主要从事二次电池储能理论及应用研究；近年来主持了国家自然科学基金、陕西省重点研发计划/国际合作项目及知名企业资助的多个重大攻关项目；在高比特性二次电池、水系有机液流电池等研究领域取得一系列创新性成果。详细信息访问网址：http://jxsong.xjtu.edu.cn/。 【★背景要求★】 1、人工智能、生物信息学、计算神经生物学、生物医学工程、控制及自动化、计算机科学、机器学习及信息等专业； 2、拥有机器学习、材料计算、材料设计等交叉研究背景的申请人； 3、有机器学习、数据挖掘、深度学习等相关研究经历和论文发表者甚佳。 【★岗位职责★】 1、从事类脑智能方面的研究：类脑神经网络、类脑强化学习等；或研究深度强化学习算法，包括但不限于鲁棒强化学习，持续学习，人在回路强化学习，多智能体强化学习，离线强化学习等方向； 2、协助或独立开展基于机器学习技术在能源材料方向的应用研究； 3、协助材料数据库的搭建与数据分析； 4、运用机器学习、深度学习等算法辅助电池材料筛选、设计与性能预测； 5、与课题组成员共同制定研究计划，相对独立地开展课题研究并发表具有国际影响力的研究成果。 【★应聘条件★】 1、在人工智能、生物信息学、计算神经生物学、生物医学工程、计算机科学、机器学习及信息相关专业等方向，硕士或优秀本科生（科研助理），博士（助理研究员）； 2、具备神经生物学、强化学习或深度学习知识背景，对相关的算法研究有浓厚兴趣，具备较强的编程实现能力； 3、在大数据分析领域有丰富的经验，熟悉数据挖掘、机器学习和深度学习算法。掌握TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，熟练使用编程语言，如Python、Matlab等进行数据处理和分析。熟悉材料、分子数据库更佳； 4、有较强英语阅读、写作和沟通能力；诚实守信、认真负责、愿意投入、自驱力强，对研究工作充满热情，具备良好的团队合作精神。 【★薪资待遇★】：根据西安交通大学相关规定以及申请人工作能力，实验室将提供在国内外具有竞争力的薪酬待遇以及科研条件，享受西安交通大学的相关福利。具体待遇面议。 【★联系方式★】：欢迎来电咨询：范老师，15929736172（微信同号）；有意者请将个人简历和代表性论文发至：fanh2018@xjtu.edu.cn；邮件标题请注明“科研助理+姓名”；对于符合要求并通过初审者，将会通知安排面试。招聘信息在岗位招满前有效。 |
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2023-11-13 16:50
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fanhaohaofan(金币+1): 谢谢参与
看 发自小木虫Android客户端
hyjcs3楼
2023-11-13 17:14
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fanhaohaofan(金币+1): 谢谢参与
噢 发自小木虫Android客户端
2023-11-13 17:15
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fanhaohaofan(金币+1): 谢谢参与
2023-11-13 17:19
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2023-11-13 17:55
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2023-11-14 07:09
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tzynew8楼
2023-11-16 22:45
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dfs·jhu9楼
2023-11-22 21:43
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shawxz201210楼
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XG-WUST11楼
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XG-WUST12楼
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