Data Scientist

优缺点分析

角色解读

• 从技术专家向研发团队负责人发展，未来可能领导上海或亚太的数据科学团队
• 在AI for Science这一前沿领域深耕，成为跨学科科学家，参与公司核心研发战略
• 通过连接中国AI生态与全球研发体系，成长为公司技术战略与创新管理的关键人物
• 作为上海研发中心的首席数据科学家，为亚太区的科学和工程问题设计并部署AI解决方案，涵盖机器学习、深度学习和生成式AI
• 将实验数据、建模数据和运营数据结合起来，加速材料筛选与实验设计，推动新材料和工艺的开发
• 与中国的科技企业、高校和研究机构建立合作，跟踪AI前沿动态，为优美科引入外部创新资源
• 与全球计算科学团队协同，将本地成果整合到公司的全球研发体系中
• 扎实的Python编程能力，熟悉主流数据科学和机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等）
• 掌握多种AI方法，包括传统机器学习、深度学习及生成式AI（如大语言模型、扩散模型），并能应用于科学数据
• 具备材料科学、化学或相关领域的知识基础，能够理解实验和模拟数据背后的科学问题
• 出色的沟通能力，能用英语和中文（优先）向不同背景的科学家和业务人员解释技术结果

申请策略

• 在申请信中明确表达对AI for Science的热情和具体贡献想法
• 准备好详细讲述一个从问题定义到落地部署的完整AI项目案例
• 突出AI在科学/工业场景的实际项目，如材料发现、分子生成、实验优化等
• 展示Python和机器学习库的深度使用，最好有开源项目或论文
• 强调生成式AI（如GPT、扩散模型）的应用经验，哪怕是在个人项目中
• 如有跨文化或跨国协作经验，务必提及
• 如果缺乏材料科学知识，可快速学习基础概念，并尝试用AI解决简单材料问题
• 练习用中文和英文双语介绍技术方案，以便在跨文化团队中自如沟通

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目，突出你的个人贡献和量化成果
• 展示学习能力：说明你如何快速掌握新领域知识，并给出具体的主动学习例子
• 沟通展示：在回答技术问题时也注意结构化，先结论后细节，像对非专家解释一样
• 请描述一个你将机器学习应用于科学或工程问题的项目，你如何处理数据和技术选择？
• 你如何理解AI for Science？你认为生成式AI在材料发现中的主要挑战是什么？
• 在跨学科团队中，你如何向非AI背景的科学家解释复杂模型？
• 你如何与外部伙伴（如大学或初创公司）建立合作？
• 你对中国的AI生态有哪些了解？如何利用本地资源？