材料计算机器学习算法工程师

1.基于分子动力学或机器学习方法，构建材料结构（如晶体结构、表面形貌）与性能（如导电性、循环寿命）之间的数学模型。 2.开发或优化算法（如密度泛函理论 DFT、蒙特卡洛模拟、神经网络），预测新材料的性能指标 3.选择合适的机器学习 / 深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow），训练构效关系预测模型 4.将算法模型应用于实际研发流程，如新材料配方设计、工艺参数优化