国家能源集团
AI4S领域研发工程师
AI4S领域研发工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
机器学习工程
Ai4S
Gpc
Nmr
多模态建模
大模型微调
机器学习
材料科学
科学计算
聚烯烃
AI 估算 · 35k–60k
博士学历、AI4S前沿领域、央企研究院平台，薪资具有竞争力，结合北京地区水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于国家能源集团科学技术研究总院，专注于AI4S（AI for Science）领域，核心任务是研发聚烯烃多模态结构-性能预测模型，并推动AI模型在能源与化工科研场景中的落地应用
你将负责融合GPC、NMR、DSC等表征数据，构建多模态数据库，并参与大模型微调与科研智能体的开发，是连接前沿AI技术与传统化工科研的关键角色
最低要求
学历要求：博士研究生
专业要求：化学类，计算机类，化工与制药类
年龄最高不超过45周岁
其中，40周岁以上，45周岁及以下的应具有10年相关工作经历
周岁以上，40周岁及以下的应具有5年相关工作经历
周岁及以下的应具有3年相关工作经历，特别优秀的可适当放宽年龄要求
具有AI4S、科学计算模型、多模态建模或高分子材料数据分析相关专业背景，具备独立开展科研工作的能力
具有较强的分析问题、解决问题的能力及良好的沟通表达能力
工作职责
负责聚烯烃多模态结构—性能预测模型研发，包括结构数字化表示、特征工程及多模态模型构建
负责基于GPC、NMR、DSC、CEF等表征数据的融合算法开发，建立聚烯烃多模态数据库并开展模型训练与优化
负责面向能源与化工领域的AI4S模型研发（大模型微调、科研智能体、多模态建模）
参与AI4S科研平台建设，推动模型在聚烯烃结构解析、性能预测、配方设计等科研场景落地
优先资格
具有国家重大专项、重点研发计划等项目或课题负责人经历者优先
参与过聚烯烃、材料、化工等领域科研项目及国家级、省部级重大科研项目者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：国家能源集团是央企巨头，科研资源丰富，项目稳定，能参与国家级重大专项
- 前沿方向：AI4S是当前科研热点，结合能源与材料领域，职业发展前景广阔
- 技术积累：能深入接触多模态建模、大模型微调等前沿技术，并应用于实际工业场景
- 工作与生活平衡：央企研究院通常工作强度适中，福利待遇完善
- 交叉学科要求高：需要同时具备AI和材料/化学知识，知识跨度大，学习成本高
- 适合具有博士学历，对AI与材料交叉领域有浓厚兴趣，具备独立科研能力，并希望在大平台稳定发展的科研人才
缺点 / 挑战
- 科研压力：作为研究院核心岗位，可能面临项目申报和成果产出的压力
- 技术落地难度：从模型研发到实际工业应用，存在转化周期长、验证复杂等挑战
角色解读
- 在央企研究院内，可向AI4S领域首席科学家或学科带头人方向发展
- 可参与国家级重大科研项目，积累丰富的科研管理经验，向科研管理岗位晋升
- 在能源与材料AI交叉领域深耕，成为行业稀缺的复合型专家
- 研发聚烯烃多模态结构-性能预测模型，包括分子结构的数字化表示、特征工程和模型构建
- 开发基于GPC、NMR、DSC等表征数据的融合算法，建立多模态数据库并进行模型训练与优化
- 参与AI4S科研平台建设，推动模型在聚烯烃结构解析、性能预测、配方设计等场景的落地应用
- 负责面向能源与化工领域的大模型微调和科研智能体的研发
- 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉多模态建模方法
- 精通Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），具备科学计算经验
- 具备高分子材料、化学或化工背景，理解GPC、NMR、DSC等表征技术
- 具备独立科研能力，能阅读英文文献并撰写技术报告
申请策略
- 在申请前，深入了解国家能源集团在AI4S领域的布局和项目，在面试中展现你的行业认知
- 强调你对科研工作的热情和长期投入的意愿，与央企研究院的文化相匹配
- 突出博士期间的研究方向，特别是与AI4S、科学计算、多模态建模相关的项目
- 详细描述在聚烯烃或高分子材料数据分析方面的经验，包括使用的表征技术和算法
- 强调独立科研能力，如作为课题负责人或核心成员参与国家级、省部级项目
- 展示编程能力，如Python、深度学习框架的使用，以及大模型微调的经验
- 补充或强化高分子材料表征技术（如GPC、NMR）的知识，了解其数据特点
- 学习大模型微调（如LoRA）和科研智能体（如AutoML）的最新进展
面试指南
- 在回答项目经验时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的个人贡献和最终成果
- 对于技术问题，先阐述基本原理，再结合具体项目案例说明应用，最后总结遇到的挑战和解决方案
- 对于行业前景问题，结合国家能源集团业务和AI4S发展趋势，展现你的思考深度和行业洞察
- 请介绍一个你使用多模态建模解决实际问题的项目，并说明技术难点和解决方案
- 如何将GPC、NMR等表征数据转化为有效的模型特征？
- 你如何看待AI4S在能源化工领域的应用前景和挑战？
- 请谈谈你对大模型微调在科学计算中应用的理解
- 如何评估一个结构-性能预测模型的准确性和泛化能力？
职位点评
85
综合评分
央企研究院、AI4S前沿方向、薪资优厚、社会价值高，但工作地点固定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合追求科研前沿、看重社会价值与稳定发展，且对工作地点灵活性要求不高的求职者。
表现最好
使命价值
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值95
薪资福利
85较高
该职位提供具有竞争力的薪资和稳定的央企福利，薪酬水平在市场中处于中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI4S前沿交叉领域，能接触多模态建模、大模型微调等先进技术，并参与国家级重大项目，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI4S、多模态建模、大模型、科学计算、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
工作地点在北京，研究院通常工作节奏稳定，但具体工作模式未明确，可能以现场办公为主。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
95较高
该职位直接服务于国家能源集团，聚焦能源与化工领域的AI应用，具有很高的社会价值和行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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