联系我们

岗位职责：

1. 定义产品战略与市场定位
   定义 AI Scientist 平台的目标场景、客户价值、产品定位及商业化路径，推动技术能力向产品价值转化。
2. 推动行业解决方案与商业落地
   围绕材料、化学等方向，识别高价值应用场景，建立解决方案体系，支持客户验证、联合研发及规模化落地。
3. 驱动客户发现与生态合作
   深度参与客户交流、行业合作与生态建设，持续洞察市场需求与技术趋势，推动外部合作与战略伙伴关系发展。
4. 建立行业影响力与市场洞察
   跟踪 AI for Science、Agentic AI、自动化科研等前沿方向，形成行业洞察、竞争分析及市场叙事，支持品牌、融资及市场传播。

任职要求：

1. 硕士及以上学历，理工科背景优先(计算机、材料、化学等相关专业);
2. 5–10 年以上产品市场、产品战略、解决方案、行业咨询、科学 BD 或 GTM 经验；
3. 能理解复杂技术产品，转化为清晰可传播的市场表达;
4. 有完整Go-to-Market经验，能在不确定环境中推进决策执行;
5. 跨团队协作能力强，结果导向，中英文沟通优秀。

加分项：

1. AI4S / 自动化科研相关背景；
2. 战略，咨询经历或者PhD背景；
3. 有科研商业化经验；
4. 有从 0→1 构建新业务经验。

岗位职责：

1. 面向化学材料行业的产品组合与商业设计：基于内部能力与外部行业需求，设计可落地的产品组合、定价与交付（部署/授权）策略，并推动其落地执行与迭代优化；
2. 细分领域解决方案沉淀与销售赋能：沉淀可跨项目复用的细分领域（电池材料、精细化工、半导体等）解决方案，提炼差异化的价值主张与对外市场叙事，产出销售赋能材料，支持售前与销售；
3. 面向具体行业的 GTM 策略与执行落地：针对具体行业与客户群体制定GTM策略，并依托行业展会、论坛、专业社区等渠道进行有节奏的发布与推广；
4. 价值反馈与需求池：把一线客户与市场洞察沉淀为清晰的需求池，并提炼行业所需的验证标准，驱动产品设计与迭代；

任职要求：

1. 本科及以上学历，理工科背景优先（计算机、材料、化学等）；
2. 有成熟 SaaS / 企业软件或科学软件行业经验，服务过材料/化工/生命科学等领域客户；
3. 3 年以上产品市场、解决方案或产品营销经验，能设计产品组合、商业模式、定价策略与垂类行业GTM策略；
4. 能与研发 / 技术型客户对话，把复杂能力转化为客户业务价值与差异化叙事；
5. 结构化与整合能力强，跨部门协作顺畅，中英文沟通良好。

加分项：

1. 硕士 / 博士学历，曾在材料、化学、化工等某一领域有过研发经历；
2. 有产品设计（产品组合、解决方案或工具型产品）经验；
3. 有 AI4S / AI 驱动研发相关背景；
4. 有从 0→1 沉淀商业化打法的经验。

岗位职责：

1. 负责 Agentic AI 相关产品（包括 AgentOS，Agent Teams 等产品或框架）的全生命周期管理，挖掘用户需求与业务痛点，制定产品规划与迭代策略，对齐业务目标与用户需求；
2. 深入理解国内外主流 Agent 产品和大模型（Claude Code、Codex、Qwen、Kimi等）的能力边界与技术特性，结合科研生产（如材料、化工）垂直行业场景和专有工具、数据，挖掘产品落地机会，设计具有竞争力的AI产品解决方案，快速设计、迭代和验证产品能力；
3. 主导需求分析与优先级排序，撰写产品需求文档（PRD）、设计产品原型，协同跨职能团队推动产品高效研发、上线及迭代，确保研发进度与产品质量；
4. 监控产品核心指标（生成准确率、用户留存、转化率等），收集用户反馈与行业动态，输出趋势分析报告，驱动产品持续优化，提升核心竞争力；
5. 联动业务、市场团队，梳理AI产品商业化路径，配合完成产品推广、客户培训及案例沉淀，推动产品规模化落地与变现。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先，2-5年AI产品相关工作经验，具备垂直领域Agent应用设计、Agent测评和调优相关产品经验；
2. 具备完整的AI产品全流程操盘经验，能独立完成需求挖掘、产品规划、原型设计及迭代优化，具备敏锐的用户需求洞察能力与产品思维；
3. 具备良好的跨部门沟通协调能力与项目管理能力，逻辑清晰、数据分析能力强，能通过数据与用户反馈定位问题并提出优化方案，抗压性强、执行力突出；
4. 对 AI for Science 领域有强烈的兴趣与热情，愿意持续学习和补齐前沿技术认知，乐于分享，熟练使用Axure、墨刀等产品原型工具，能独立撰写PRD、MRD等产品文档。

加分项：

1. 有ToB Agent商业化应用落地、企业研发服务类AI产品设计经验者优先；
2. 熟悉TDD（Test-Driven Development）流程，践行相关机制推进产品管理者优先；
3. 熟悉 Agent Harness 的主流架构，调优策略，熟悉模块之间的交互节点和运行机制者优先；
4. 毕业于211/985院校，或具备交叉学科如物理、化学、材料、化工等学历背景者优先。

我们正在寻找一位兼具增长思维、产品理解和用户洞察的AI产品增长专家（Product Growth Hacker），负责垂类 AI Agent 产品的用户增长、激活转化、运营机制与营销活动策划。你将围绕产品从 0 到 1、从早期验证到规模化增长的关键阶段，持续寻找并放大增长杠杆。这个岗位不是单纯做投放、写内容或执行活动，而是需要你真正理解产品、理解用户，并通过实验、机制、内容、活动和数据分析，推动增长结果发生。

岗位职责：

1. 负责产品增长策略制定与落地：
   • 结合产品阶段、目标用户和业务目标，制定整体增长策略与阶段性目标；
   • 搭建并持续优化从拉新、激活、留存、转化到召回的增长漏斗；
   • 设计、执行并复盘各类增长实验，持续验证新的增长路径和转化机制 。
2. 负责用户获取与激活转化：
   • 围绕目标用户群体策划获客路径，包括内容、活动、社群、主题 campaign等方式；
   • 与产品、设计、BD、PR 等协作，完成活动物料、案例包装和传播方案落地 ；
   • 优化新用户 onboarding 流程，提升使用成功率和核心价值触达速度 ；
   • 识别影响用户激活与转化的关键节点，推动产品、文案、页面或机制优化 。
3. 负责用户运营与留存机制建设：
   • 搭建用户分层运营机制，针对新用户、核心用户、沉默用户等设计差异化策略 ；
   • 建立用户反馈收集、整理、分析和闭环流程，推动高价值反馈进入产品迭代 ；
   • 设计并执行用户教育、活跃、召回和留存提升相关动作 ；
   • 维护核心用户关系，促进深度使用、复购转化和口碑传播 。

任职要求：

1. 本科及以上学历，3 年及以上增长、产品运营、用户增长、增长营销或相关经验 ；
2. 有 AI、SaaS、科技产品或互联网产品增长经验者优先 ；
3. 有从 0 到 1 或从早期阶段推动产品增长的实际经验 ；
4. 对产品增长、用户行为和营销传播有系统理解，而非单一执行背景 。

能力要求：

1. 具备强烈的增长意识和结果导向，能够围绕业务目标拆解路径并推动执行 ；
2. 具备产品思维，能够深入理解用户需求、产品价值和关键转化链路；
3. 具备较强的数据分析能力，能设计增长实验，基于数据发现问题、定位瓶颈并驱动优化；
4. 具备较强的内容判断力和传播感，能把复杂产品能力转化为用户能理解的表达；
5. 执行力强，适应快速变化的创业环境 。

加分项：

1. 有 AI Agent、科研工具、开发者工具、生产力工具相关经验；
2. 有 PLG（Product-Led Growth）或社区增长经验；
3. 有用户生命周期运营、自动化运营或 CRM 相关经验；
4. 英文读写能力较好，能参与海外内容或社区协同；
5. 对科研、产业研发、AI for Science 有兴趣或理解 。

岗位职责：

• 作为 AI 研究员，你将围绕AI for Science、大语言模型、强化学习、AI智能体系统展开工作：

1. 打造世界领先的AI科学家与自动化科研平台；
2. 提出具有研究价值的开放性问题，定义清晰、可检验的研究假设；
3. 设计新的方法、算法或系统机制，并通过严谨的实验或理论分析进行验证；
4. 在算法 / 方法层面做创新，或对研究流程、评价机制、系统架构进行重新思考；
5. 推动研究成果落地为可复现的代码、可上线的系统能力，以及对外发表的论文。

职位要求：

1. 在 AI for Science、大语言模型、LLM、AI智能体 任一领域具有扎实研究经验和代表性成果；
2. 在国际顶级期刊 / 会议（NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、Nature/Science 子刊等）发表过论文；
3. 具备独立开展研究的能力，能提出清晰、可检验的研究假设，并用实验或理论分析验证；
4. 熟练使用 Python 及主流深度学习框架（如 PyTorch）。

加分项：

1. 有化学、材料、物理等自然科学交叉背景，或对 AI for Science 有真实热情；
2. 英文读写流利，能阅读和撰写英文学术材料；
3. 有开源项目或独立研究作品。

岗位职责：

• 负责为公司打造AI数据的数据湖，打造可直接用于模型训练的数据资产。

任职要求：

1. 数据工程功底：
   • 1 年以上数据工程 / 数据基础设施经验，有大规模数据系统从设计到运维的经历；
   • 精通 Python（含并发与内存管理）与 SQL，熟练掌握 Spark、Ray 中至少一项；
   • 具备工作流编排与流水线可靠性设计能力，能自主建立监控、告警与数据对账机制。
2. 存储与检索理解：
   • 深入理解列式存储原理（Arrow / Parquet），能判断存储布局对查询与训练读取性能的影响；
   • 具备向量检索工程能力，理解 ANN 索引在召回率、延迟与构建成本之间的权衡；
   • 有性能问题的独立定位与优化能力，能对延迟与吞吐目标负责。
3. 数据质量判断力：
   • 能自主设计清洗、去重与校验规则，并把数据质量转化为可量化、可归因的指标；
   • 能对语料做统计分析，主动发现分布偏差与质量问题。
4. 训练数据认知：
   • 理解模型训练与评测如何消费数据，能从训练目标倒推数据规格；
   • 对 SFT / DPO / 多轮对话类数据集的构建有实际认知。

加分项：

1. 有 Lance / LanceDB 生产使用经验，或向 Lance、Arrow、DataFusion 等开源项目提交过 PR；
2. 有为生产级 LLM 从零构建训练集的经验，处理过百 TB 级以上语料；
3. 有合成数据生成与质量控制的实操经验。

岗位职责：

• 牵头管理高通量实验室管线项目研发，协同外部商业化推动项目交付。

1. 统筹实验室各类项目全生命周期管理，包括项目立项、规划、执行、监控、验收及复盘，制定合理的项目计划、资源分配方案，确保项目按时、按质、按预算完成，达成项目核心目标。
2. 搭建并优化实验室项目管理体系，制定项目管理流程、规范及标准，梳理项目风险点，建立风险预警及应对机制，及时解决项目执行过程中的各类问题（如技术瓶颈、资源冲突、进度滞后等）。
3. 负责实验室项目团队的管理与协调，合理分配岗位职责，组织项目例会、进度评审会，同步项目进展，协调跨部门（研发、生产、采购、质量等）协作，保障项目顺利推进。
4. 关注行业技术发展趋势及实验室项目管理前沿方法，结合实验室实际情况，推动项目管理模式优化、技术创新，提升实验室项目管理效率和核心竞争力。

任职要求：

1. 教育背景：本科及以上学历，生物工程、化学工程、材料科学、环境科学、医药研发等相关专业，硕士及以上学历优先。
2. 工作经验：3-5年及以上实验室项目管理相关工作经验，有第三方检测实验室、研发型实验室、医药/生物实验室项目管理经验者优先。具备完整的项目全生命周期管理经验，曾独立负责过多个实验室相关项目（如研发项目、检测项目、实验室建设项目等），能独立解决项目执行过程中的复杂问题。
3. 专业能力：熟悉实验室运作流程、项目管理方法（如PMBOK、敏捷管理等），具备较强的项目规划、进度管控、成本控制及风险管控能力。了解相关行业标准、法规（如ISO17025、GMP等），能确保项目执行过程合规，具备实验室安全管理相关知识者优先。
4. 综合素质：具备较强的领导力和团队管理能力，能有效统筹团队、协调资源，激发团队积极性和执行力。具备优秀的沟通协调能力、问题解决能力和抗压能力，善于对接内外部相关方，高效推进工作。具备良好的书面和口头表达能力，能清晰撰写项目计划、报告及各类文档。

在传统模式下，电解液与电池材料的研发高度依赖经验与长期试错：配方组合复杂、实验周期漫长、机理与性能之间往往难以建立系统联系。

随着 AI for Materials 与自动化实验平台的发展，这一模式正在发生根本改变。通过机器学习、第一性原理计算与高通量实验闭环，材料研发正从“经验驱动”走向“数据驱动”。复杂体系（如电解液配方、电极界面反应、电池失效机理）第一次有机会被系统建模与快速迭代优化。

在 Deep Principle，我们正在构建新一代 AI + 自动化实验驱动的材料研发平台，让电池材料研发真正进入：模型预测 → 自动化实验 → 数据反馈 → 模型迭代的工业级闭环。我们的目标不仅是优化单一材料，而是 重构工业材料研发的方式。

如果你希望：

参与这场正在发生的电池与能源技术革命；

用 AI 与实验重新定义电池材料的研发方式；

并推动下一代电池技术从实验室走向工业应用——

欢迎加入我们。

岗位职责：

1. 带队完成电池材料测试、电池组装、电化学性能测试及数据分析，对实验质量与研发管线进度负责。
2. 围绕特定电池应用需求开展电解液配方优化与添加剂体系开发，通过实验数据与机理分析双驱动达成性能目标。
3. 开展电池界面反应机理与失效分析研究，包括 SEI / CEI 形成机制、容量衰减路径等关键科学问题。
4. 与AI算法团队、自动化实验团队协作，验证模型推荐材料或配方，并形成高质量结构化实验数据。
5. 参与公司新能源材料研发管线，从技术路线设计到实验验证，为项目决策提供电化学领域专业支持。

岗位要求：

硬性门槛：

• 电化学、材料科学、化学、化学工程或相关专业博士毕业 + 2年相关工业研发经验（或硕士+5年相关工作经验）；

核心能力：

• 具备扎实的电化学基础，理解电池反应机理及电极界面过程；
• 熟悉电池实验流程，包括电池组装、电化学测试与性能评估；
• 具备电解液或电池材料研发经验，理解主流电池体系及工业应用需求；
• 具备良好的技术分析能力，能够将实验现象与微观机理进行系统关联

加分项：

• 具备计算化学、机器学习或AI辅助材料研发经验；
• 具备自动化实验平台或高通量实验经验；
• 具有跨学科合作经验（材料、数据、工程）

厌倦了传统有机化学实验的重复与低效？渴望一场彻底的范式变革？

在AI叩响化学大门的时间窗口，我们邀请你，成为这场颠覆的主角。

在这里，我们不做“能完成”的实验，我们要做的是“可高通量运行、可快速迭代”的自动化科学。

我们正在构建AI+实验驱动的分子与材料开发加速器，旨在打破数据瓶颈，让算法训练与机理验证拥有最坚实的真实世界支撑。

在这里，你将亲手参与搭建自动化平台与实验工作流，并立即投身于其应用——与AI协作，将抽象的分子设计转化为高通量实验计划，在新一代自动化平台上批量验证、迭代优化。

在这里，你的每一次实验，都将为AI模型提供关键反馈，加速发现进程。

加入我们，用你的智慧与AI碰撞，去共同开启AI for Chemistry/Materials的新时代！

岗位职责：

1. 实验执行： 根据研发主管或AI平台下发的任务，高质量完成有机分子的合成、纯化与表征。
2. 项目适配：快速学习并适应新的项目研发任务，配合研发团队进行前沿功能分子（如电子级溶剂、功能性添加剂等）的早期合成探索与性能验证。
3. 数据规范： 按照AI训练的高标准要求，详实记录实验数据和实验过程参数
4. 自动化协作： 操作并维护实验室自动化设备（如自动加液站、反应工作站），协助工程师进行简单的设备调试与反馈。

岗位要求：

1. 教育背景： 硕士及以上学历，有机化学、药物化学、应用化学、化学工程或相关专业。
2. 专业技能： 具备扎实的有机合成功底，熟练掌握分子路线设计、合成、纯化及工艺优化（含小试放大）；可独立检索英文前沿文献、解析谱图，熟练使用 NMR、LC-MS、HPLC 等常规分析仪器。
3. 优先条件（研究背景）： 有机合成方法学、复杂分子全合成、不对称催化、金属有机化学等方向研究者优先；具备光电材料、含氟 / 硅精细化学品、创新药中间体等功能分子设计与合成经验者优先。
4. 加分项（自动化与工程能力）： 对高通量实验、实验室自动化有浓厚兴趣，具备自动化液体处理设备等仪器的操作、调试或简单改造能力者优先。

岗位核心价值：

• 构建万物互联、实时响应、可被AI调度的Self-driving Lab，让代码直接驱动物理世界的科学发现，彻底打破“信息孤岛”。

我们寻找这样的你：

• 厌倦传统自动化设备的封闭与重复？渴望用工程智慧重塑实验室的范式？在AI for Science的革命前沿，我们需要一位既懂硬件“筋骨”又能编写智能“灵魂”的跨域工程师。你将亲手搭建连接物理与数字世界的桥梁，让异构设备听懂AI指令，让实验流程自主演化。这里不制造“能跑通”的设备，我们定义下一代智能实验室的根基。

岗位职责：

1. 自动化系统集成与互联：负责实验室异构设备（合成、分析、机械臂等）的电气连接与通信集成；通过TCP/IP, Modbus, RS232/485, CAN等协议，攻克硬件与中控系统间的“语言壁垒”，实现指令与数据的无损流通。
2. 平台运维与可靠性保障：作为实验室硬件的“全科医生”，负责自动化平台的7x24小时稳定运行；快速定位并解决通讯、电气等底层故障，构建高可靠性的实验执行环境。
3. 跨学科协作落地：与化学研究员、AI算法工程师紧密协作，将抽象的实验SOP转化为可落地的自动化执行方案，为AI算法训练与验证提供坚实的物理世界支撑。
4. 驱动开发与工程效能：与软件团队协同，利用现代编程工具加速硬件驱动的开发与迭代，构建高效、标准的硬件接入流水线，提升整个平台的集成效率。

岗位要求：

1. 专业基础：自动化、电子工程、计算机等相关专业本科及以上学历；能看懂电路图，熟练使用万用表、示波器等工具，具备电气接线与排障能力。
2. 协议精通：对工业通信协议（RS232/485, Modbus, TCP/IP） 有深刻理解和实战经验，能独立解决复杂的设备互联问题。
3. 编程能力：具备Python开发能力，熟悉pyserial, socket, modbus-tk等库；有C/C++/LabVIEW上位机开发或物联网项目落地经验者更佳。
4. 经验偏好：有实验室自动化、仪器控制、智能硬件（如Home Assistant） 项目经验者优先。熟悉Linux环境（Ubuntu/树莓派）者优先。
5. 思维特质：对新技术敏感，不局限于传统PLC开发模式，具备极强的动手能力和问题解决欲望，是一名乐于拥抱AI辅助工具的极客。

当实验室从单项目试验走向多管线并行和自动化运行，真正决定研发效率上限的，往往不是单个实验，而是实验室是否安全、有序、可追溯地稳定运转。

我们正在建设 AI + 自动化实验驱动的材料研发平台。诚邀志同道合的实验室管理专家负责实验室日常安全与合规管理，保障研发团队高效推进。

在这里，你将成为实验室运行底座的关键角色：通过制度、巡检、培训和台账管理，把“普通安全与实验室管理”做成可执行、可检查、可持续的体系。

如果你重视秩序、细节和责任边界，愿意支撑一个快速增长中的研发组织，欢迎加入我们。

岗位职责：

1. 安全管理：负责实验室日常安全巡检，覆盖用电、通风、危化品存放、气瓶、消防、PPE、废液与废弃物分类等基础 EHS 管理。
2. 试剂管理：负责试剂和常用耗材的采购申请、入库验收、分类存储、领用登记、库存盘点与效期预警，确保账物一致。
3. 台账与制度：建立并维护试剂、危化品、SDS、废弃物、培训记录等台账，推动日常管理制度化、可追溯。
4. 流程执行：协助完善实验室安全规范、试剂管理 SOP、应急流程与新员工入场培训材料，并推动落地执行。
5. 对外协调：对接物业、供应商、废弃物处理单位及第三方服务机构，跟进相关整改、校验、取运与合规事项。
6. 运行支持：配合研发团队处理实验室空间整理、公共区域维护、共用物资补给及其他日常行政支持事项。

岗位要求：

硬性门槛：

1. 化学、化工、安全工程、环境工程、药学、材料或相关专业，本科及以上学历；
   具备 3 年以上研发实验室、分析测试平台、化学品管理、实验室运营或 EHS 相关经验；有快速增长型研发组织经验者优先；

核心能力：

1. 熟悉实验室安全与合规管理要求，理解危化品全生命周期管理，包括采购审批、分类存储、标签与 SDS、领用追溯、盘点与效期管理、危废暂存与合规移交；
2. 能够独立维护实验室受控文件与记录，包括 SOP、风险评估、培训记录、检查清单、事故/未遂事件记录及整改闭环（CAPA）；
3. 具备较强的现场管理与执行推进能力，能开展日常巡检、识别风险点、推动整改，并跟踪内外部责任方按期关闭问题；

工具与运营素养：

1. 熟练使用 Excel 或其他表格工具进行库存、采购、效期、培训和资产台账管理；有 ELN/LIMS、ERP 或实验室资产系统经验者优先；
2. 具备良好的跨团队沟通与服务意识，能够对接研发、采购、物业、危废处置、设备维保及第三方服务机构，推动事项按时落地；

加分项：

1. 有化学、材料、电化学或自动化研发实验室管理经验，或有实验室搬迁、扩建、体系搭建、审计迎检经验者优先；
2. 持有注册安全工程师、危化品管理、消防、职业健康等相关培训或证书者优先。

岗位职责：

1. 围绕 Polymer 材料设计与性能预测，开发和优化分子模拟、材料计算及自动化计算工作流，包括但不限于分子动力学模拟、粗粒化模拟、量子化学计算及多尺度模拟方法。
2. 结合计算模拟结果，分析聚合物材料的结构–性能关系（Structure–Property Relationship），为材料设计、配方优化及实验验证提供理论依据。
3. 对接公司内部商业、研发及技术团队，识别高分子领域需求，推动相关技术解决方案在实际业务中的落地。

岗位要求：

1. 具有计算化学、计算材料、高分子材料、化学工程或相关学科硕士及以上研究背景，专业包括但不限于材料科学、高分子化学、物理化学、化学工程等。
2. 具备聚合物材料计算研究经验，熟悉以下至少一个方向：
   • 聚合物分子动力学模拟与性能分析；
   • 聚合物链结构、聚集态结构及形貌模拟；
   • 复杂聚合物体系模拟，如 polymer blend、block copolymer、network polymer等；
   • 聚合物材料力学、热学、输运及界面相关性质预测；
   • 粗粒化与多尺度模拟方法，如 Coarse-grained MD、DPD、SCFT 等。
3. 熟练掌握分子模拟及计算材料相关方法，熟练掌握至少两款主流计算模拟软件，如：LAMMPS，GROMACS，GPUMD，PySCF，ORCA，VASP，CP2K等。
4. 具备扎实的问题分析与解决能力，能够独立开展科研或工业应用研究。
5. 熟练使用 Python 进行数据处理、结果分析和流程自动化开发。
6. 善于跨学科协作，能够与不同技术背景团队成员顺畅沟通，致力于通过计算手段解决科学发现中的关键问题。

加分项：

1. 具有高分子材料相关行业经验，如：树脂基复合材料、嵌段共聚物、自组装结构调控等。
2. 拥有高通量计算工作流构建与实施经验。
3. 具有 Polymer/Materials 数据库建设经验。
4. 具有计算软件、材料模拟平台或科研基础设施开发经验。
5. 具备 AI-coding或模型开发经验。
6. 有与实验团队协作的经历。

岗位职责：

1. 参与前沿材料与化学领域的高性能计算流程开发、优化与实施。
2. 与云端架构和软件工程师协作，构建以材料与化学为核心的数据基础设施及自动化计算工作流。
3. 对接公司内部商业与技术团队，识别并推动计算材料学相关的技术解决方案落地。

岗位要求：

1. 具有计算化学、材料学或相关学科的硕士及以上研究背景，专业包括但不限于材料科学、化学、化学工程等。
2. 拥有以下至少一项研究经验：固态电解质模拟、金属模拟、半导体材料模拟、应用性计算化学方法的开发与实现。
3. 熟练掌握至少一款主流周期性计算模拟软件如VASP、Quantum ESPRESSO、CP2K 、ABACUS，了解MD以及相关计算软件如 LAMMPS。
4. 具备扎实的问题分析与解决能力，能够独立开展科研或工业应用研究。
5. 精通 Python，具备算法开发与工程实现能力。
6. 善于跨学科协作，能够与不同技术背景团队成员顺畅沟通，致力于通过计算手段解决科学发现中的关键问题。

加分项：

1. 拥有高通量计算工作流构建与实施经验。
2. 参与团队开发计算软件、工作流或平台经验。
3. 具备 AI-coding或模型开发经验。
4. 有与实验团队协作的经历

厌倦了计算化学仍然依赖经验、脚本与手工操作的重复劳动？

是否渴望让计算真正成为发现的引擎，而不仅是验证假设的工具？

如果是，那么在 AI 与计算化学深度融合的历史节点，我们邀请你加入，成为这场范式转移的参与者。

在这里，你将参与用自动化取代经验驱动与手工计算，重构计算化学的工作方式。

在这里，计算与 AI 不再是简单叠加，而是通过高通量计算与模型迭代形成计算驱动 AI、AI 反哺计算的正反馈体系。

你将参与 模型—计算—实验 的闭环实践，使科学发现从一次性探索转变为可持续演进的系统能力。

我们的目标不是更快的计算或更大的模型，而是让新材料、新反应与新机制的发现，成为一种可规模化、可持续演进的能力。

岗位职责：

1. 参与面向化学与材料问题的 AI 模型开发、训练与工程化实现。
2. 协助搭建和维护以化学与材料数据为核心的机器学习 pipeline，支持算法与科研工作。
3. 与算法科学家、软件工程师协作，推进模型在自动化流程和平台中的落地应用。
4. 跟踪相关领域前沿方法，结合实际项目进行实现与优化。

任职要求：

1. 具有人工智能、计算机科学、化学、材料科学或相关专业的硕士及以上学历。
2. 熟悉机器学习与深度学习基本原理，了解常见模型结构（如 GNN、Transformer、生成模型等）。
3. 在以下至少一个方向具备实践或项目经验：
   • 逆合成或反应预测相关模型；
   • 面向化学问题的大模型或生成式模型；
   • 分子或材料性质预测模型；
   • Foundation model的benchmark体系搭建；
   • 机器学习原子间势模型。
4. 熟练使用 Python，具备良好的代码实现与调试能力。
5. 具备良好的学习能力与团队协作意识，对 AI 与科学计算结合有浓厚兴趣。

加分项：

1. 了解化学、材料或分子科学基础，有相关数据处理或建模经验。
2. 有逆合成规划、反应预测、条件预测模型的开发或训练经验；
3. 有算法或模型相关论文、开源项目或长期维护的代码库。
4. 有 AI-coding、模型训练或工程化部署经验。
5. 熟悉 Linux 环境、服务器使用及基本的自动化脚本。
6. 有跨学科项目或科研/工业实习经验。

厌倦了计算化学仍然依赖经验、脚本与手工操作的重复劳动？

是否渴望让计算真正成为发现的引擎，而不仅是验证假设的工具？

如果是，那么在 AI 与计算化学深度融合的历史节点，我们邀请你加入，成为这场范式转移的参与者。

在这里，你将参与用自动化取代经验驱动与手工计算，重构计算化学的工作方式。

在这里，计算与 AI 不再是简单叠加，而是通过高通量计算与模型迭代形成计算驱动 AI、AI 反哺计算的正反馈体系。

你将参与 模型—计算—实验 的闭环实践，使科学发现从一次性探索转变为可持续演进的系统能力。

我们的目标不是更快的计算或更大的模型，而是让新材料、新反应与新机制的发现，成为一种可规模化、可持续演进的能力。

岗位职责：

1. 参与前沿化学与材料相关的高性能计算流程开发与优化。
2. 协助搭建和维护化学/材料模拟流程，支持算法团队与工程团队开展研发工作。
3. 协同团队推进计算平台建设，并支持项目在高通量筛选、性能预测等方向的应用。
4. 跟踪前沿文献，学习新方法，并结合实际项目进行落地探索。

任职要求：

1. 具有计算化学、材料学或相关学科的硕士及以上学历研究背景，专业包括但不限于材料科学、化学、化学工程等。
2. 熟悉至少一种分子模拟或量子化学计算方法，如分子动力学、DFT 计算、固体材料模拟等。
3. 能够使用至少一款相关计算软件，如 Gaussian、ORCA、VASP、LAMMPS、GROMACS、PySCF、Quantum ESPRESSO 、ABACUS等。
4. 熟悉 Python 编程，有脚本开发经验，能进行基本的数据处理与分析。
5. 具备良好的沟通与团队协作能力，对科研与工程融合应用有浓厚兴趣。

加分项：

1. 参与团队开发计算软件、工作流或平台经验。
2. 具备 AI-coding或模型开发经验。
3. 有与实验团队协作的经历。
4. 有一定的 Linux 系统操作与服务器使用经验；
5. 熟悉版本控制工具（如 Git）和脚本自动化；
6. 具备跨学科项目背景或工业界实习经验。

岗位职责：

1. 基于公司AI Agent与材料智能研发平台能力，开拓高校、科研院所及企业研究院等创新客户，推动AI在材料研发领域的实际落地；
2. 深入理解客户在电池材料、精细化工、聚合物、半导体等方向的研发痛点，识别数字化与AI驱动优化的可行机会；
3. 与客户共同进行技术可行性评估与方案共创，协助定义AI Agent的应用场景、数据需求与集成路径；
4. 联动公司研发与产品团队，主导从需求洞察、方案设计到PoC（概念验证）实施的全过程，形成技术反馈闭环；
5. 参与客户方案演示、技术研讨与项目评审，能够在现场做基础的可行性判断与方案优化建议；
6. 建立并维护与重点科研团队、龙头企业及创新机构的合作网络，推动AI赋能材料研发的生态共建。

任职要求：

1. 3年以上材料研发信息化、科学计算、AI for Science或科研数据平台相关业务经验，了解科研机构及产业端研发体系；
2. 对AI/ML在材料设计、分子模拟、实验自动化、数据库建设或工艺优化等方向有实际理解，能将技术能力转化为客户价值；
3. 具备售前或解决方案型BD经验，能独立完成从需求挖掘、可行性分析到商务推进的闭环；
4. 出色的跨部门沟通和项目协调能力，能高效衔接技术、产品与交付团队推动PoC落地；
5. 具备强自驱力与学习能力，能在早期产品环境中主动总结反馈，助力产品与市场共成长。

加分项：

1. 曾参与智能研发平台导入、数据库共建、AI for Science联合研究等项目；
2. 有材料仿真、实验自动化、科研信息化平台或AI Agent类产品的解决方案经验；
3. 有与重点高校、研究院或龙头企业技术部门合作的实操经验；
4. 对AI Agent、知识图谱、材料科学数字化转型有强烈兴趣，愿意在不确定性中探索商业与科研结合的创新路径。

岗位简介：

1. 面向半导体、新能源材料等需要新材料研发领的头部工业客户，提供销售端到端的技术解决方案（核心是 AI Agent + 计算 / 数据 / 自动化 / 算力的融合能力）；
2. 客户核心对接人是研发、工艺、技术负责人，非传统 SaaS 销售，岗位偏技术深度的方案型销售，需要你既能听懂技术需求，又能把方案价值转化为客户的业务收益。

岗位职责：

1. 负责粤港澳大湾区客户全生命周期经营：独立开拓行业头部客户，从线索挖掘、需求对接，到签约、回款全流程推进中大型项目（单项目规模百万级起）；
2. 方案共创与技术对齐：和架构师团队配合，拆解客户研发 / 生产痛点，定义方案范围，完成技术价值论证与客户侧评审；
3. 商务全流程主导：负责商务谈判、采购流程跟进、合同条款（里程碑、验收、回款节点）制定，对签单率、回款率直接负责；
4. 行业经验沉淀：提炼可复用的销售打法、客户沟通话术、标杆案例包，形成行业方法论，赋能团队复制成功。

岗位要求：

1. 2年以上ToB 技术销售经验：有明确的项目型成交记录（需提供具体案例），熟悉复杂方案的销售逻辑；
2. 技术型客户沟通能力：能和研发 / 工艺 / 技术负责人顺畅对话，理解技术边界，能把方案的技术特性转化为客户的业务价值（不用写代码）；
3. 至少熟悉以下任一 领域的客户画像与采购流程：半导体 / 封装材料（光刻胶、CMP、封装树脂等）、新能源材料（电解液、正负极材料等）、工业软件 / 仿真 / HPC / 实验自动化设备、企业级软件本地化 / 行业解决方案；
4. 结构化销售能力：会判断项目机会、能控节奏、懂风险预判。

岗位职责：

1. 公司投资故事：负责公司投资故事的搭建与迭代，定期更新核心投资者沟通材料，精准输出公司投资亮点；
2. 一、二级市场投资者关系工作：深度配合公司融资战略，主导一、二级市场投资者关系工作，负责机构对接、路演、Q&A等；
3. 投资者关系维护与投后管理：负责公司现有股东的日常关系维护，建立常态化沟通机制，定期输出公司更新，优化对外输出口径；
4. 行业研究：持续跟踪 AI / AI for Science / AI for Materials 行业趋势，输出行业分析与洞察，支持公司业务及资本运作决策；
5. 团队协同和项目管理：针对单个或多个复杂事项或项目性工作，拆解工作分配，统筹团队年轻同事和外部中介工作。

任职要求：

1. 海内外顶尖本科院校，化学、化工、生物医药等理工科或金融、会计、经济等商科复合背景；
2. 5年左右投行卖方研究或一级FA/投融资经验，覆盖新材料、AI相关行业优先；
3. 英语流利：充分准备后，可以使用英语完成流畅的业务介绍和投资者问答；
4. 基本功扎实，包括可视化材料准备、文书撰写等；
5. 细心、逻辑性强、较强的沟通技巧和团队协作经验。

岗位职责：

1. 业务法务：深度贴合公司各类业务模式，独立拟定、起草、修订、优化各类收入类合同，适配商业化场景，把控业务合规与交易风险；全面审核公司费用、采购、成本、服务等各类支出类合同，识别交易风险、权责漏洞、合规隐患，出具方案；
2. 投融资法务：对接、管理外部合作律师，协调内外工作进展，支持公司各类资本运作项目；
3. 公司治理：负责公司三会（股东会、董事会、监事会）日常运营支持；
4. 法务管理：搭建公司法务相关流程，建立文件审核、归档、审批等法务管理体系。

任职要求：

1. 985法学本科及以上学历，持有法律职业资格证优先；
2. 5年左右的企业法务及律所执业经验，有To B科技企业法务经验优先；
3. 逻辑清晰、细心严谨、抗压能力强，具备良好的跨部门沟通能力与项目统筹能力；
4. 学习能力强，可以高效学习前沿AI业务。

岗位职责：

1. 协助搭建和运营海外 Discord、Telegram 社群，维护社区日常秩序与互动氛围；
2. 协助策划并在英文社区如 X、Reddit 发布内容，包括产品更新、活动内容、使用教程、事件引流等；
3. 协助制作产品相关英文内容素材，包括教学视频录制、脚本撰写或内容整理；
4. 挖掘和整理用户使用案例、反馈和高频问题，输出为可用于社群传播的内容；
5. 协助收集海外用户需求与社区反馈，并整理同步给产品和运营团队。

任职要求：

1. 本科及以上在读，英语可作为工作语言，具备良好的英文读写和基础沟通能力；
2. 有 社群运营、内容运营、海外运营 等相关实习经历优先；
3. 熟悉海外社群、论坛的基本功能和社区玩法，了解频道管理、机器人、活动机制等优先；
4. 具备一定内容表达能力，能将产品功能和价值转化为用户易理解的内容；
5. 责任心强，执行力好，做事细致，对用户和内容有敏感度。

加分项：

1. 有英文视频脚本、录制或剪辑经验 ；
2. 有用户案例整理、采访或内容包装经验；
3. 对 AI、科研工具、SaaS 或海外社区生态有兴趣。

岗位职责：

1. 协助处理分子、反应或材料相关数据，参与结构数据整理、质量控制与数据库构建。
2. 参与 AI for Science 相关研究与开发工作，支持数据驱动建模、特征构建及基础算法实现。
3. 跟进AI4S 方向的前沿研究，参与技术调研与方法可行性分析。
4. 与算法、计算与工程团队协作，推动科研计算流程的自动化与工程化落地。

任职要求：

1. 化学、材料、物理、数据科学、人工智能等相关专业硕博在读。
2. 了解机器学习或深度学习基本概念，熟悉常用框架（如 PyTorch 等）。
3. 熟练使用 Python，能够完成数据处理、脚本编写与基础结果分析。
4. 具备良好的学习能力与问题拆解能力，对计算科学与交叉研究具有持续兴趣。
5. 对 AI for Science、计算化学或分子建模方向有明确投入意愿。

加分项：

1. 熟悉 RDKit、ASE、Open Babel 等化学信息学工具。
2. 有高性能计算平台使用经验或 Linux 环境操作能力。
3. 参与过科研项目、建模竞赛、开源项目或拥有相关博客/代码展示者优先。
4. 熟悉基本的分子结构概念与计算模拟流程，有接触过任意一种分子建模工具或化学模拟软件。

我们能提供：

• 深度参与真实科研与工程项目，而非“打杂式”实习
• 计算化学与 AI、工程平台结合的一线实践环境
• 明确的指导与成长路径，优秀实习生可转正或推荐深造
• 与计算化学、算法和工程背景成员密切协作的团队氛围

厌倦了计算化学仍然依赖经验、脚本与手工操作的重复劳动？

是否渴望让计算真正成为发现的引擎，而不仅是验证假设的工具？

如果是，那么在 AI 与计算化学深度融合的历史节点，我们邀请你加入，成为这场范式转移的参与者。

在这里，你将参与用自动化取代经验驱动与手工计算，重构计算化学的工作方式。

在这里，计算与 AI 不再是简单叠加，而是通过高通量计算与模型迭代形成计算驱动 AI、AI 反哺计算的正反馈体系。

你将参与 模型—计算—实验 的闭环实践，使科学发现从一次性探索转变为可持续演进的系统能力。

我们的目标不是更快的计算或更大的模型，而是让新材料、新反应与新机制的发现，成为一种可规模化、可持续演进的能力。

岗位职责：

1. 协助开展分子、反应或材料体系的计算化学研究，参与结构准备、计算任务执行与结果整理。
2. 支持分子动力学、量子化学或相关模拟流程的搭建与运行，包括参数设置、任务提交与基础分析。
3. 参与计算流程的自动化与规范化建设，协助优化批量计算与数据管理方式。
4. 配合研究团队完成技术调研、方法验证及阶段性结果分析。
5. 与计算、算法及工程团队协作，支持计算结果在科研或应用场景中的落地。

任职要求：

1. 化学、材料、物理、化学工程等相关专业硕士或博士在读。
2. 具备计算化学或分子模拟的基础背景，了解常见方法，如分子动力学、DFT 计算或材料模拟等。
3. 接触过至少一款计算化学或分子模拟软件，如 Gaussian、ORCA、VASP、LAMMPS、GROMACS、PySCF、Quantum ESPRESSO、CP2K 、ABACUS等。
4. 熟悉 Python 或 Shell 脚本，能够完成基本的数据处理、任务管理与结果分析。
5. 具备良好的学习能力与科研素养，能够在指导下独立推进计算任务。
6. 对计算化学在材料发现、反应机理或性质预测中的应用有浓厚兴趣。

加分项：

1. 具备高性能计算平台或 Linux 环境使用经验。
2. 有计算流程脚本化、批量任务管理或高通量计算相关实践。
3. 参与过科研项目、论文工作或与实验团队的协作研究。
4. 熟悉版本控制工具（如 Git）或具备基础工程协作经验。
5. 对计算与数据、计算与 AI 结合方向有进一步探索意愿。

我们能提供：

• 深度参与真实科研与工程项目，而非“打杂式”实习
• 计算化学与 AI、工程平台结合的一线实践环境
• 明确的指导与成长路径，优秀实习生可转正或推荐深造
• 与计算化学、算法和工程背景成员密切协作的团队氛围AI4S方向