Postdoc Research Associate - Machine Learning/NLP for PEM Fuel Cell & Electrolyzer Materials Develop

Идентификатор заявки: 13187

Группа Energy Storage and Conversion Manufacturing Group в секции Electrification управления науки и технологий энергетики в Национальной лаборатории Оак-Ридж (ORNL) принимает заявки на должность научного сотрудника-постдока. Данная роль направлена на использование методов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP) для продвижения разработки материалов для низкотемпературных топливных элементов с протонобменной мембраной (PEM) и передовых технологий щелочного электроразложения воды (AWE). Выбранный кандидат будет сотрудничать с многопрофильной командой для участия в инновационных проектах по разработке электрокатализаторов, дизайна электродов и процессов производства. Эта должность расположена в исследовательском центре производства аккумуляторов Министерства энергетики (DOE) (BMF) в ORNL в Ноксвилле, штат Теннесси, США.

Как национальная лаборатория под управлением Управления науки Министерства энергетики США (DOE), ORNL имеет 80-летний опыт решения великих задач страны. Наша команда из более чем 6000 преданных своему делу сотрудников способствует творчеству и инновациям. Мы стремимся к разнообразию, справедливости, инклюзии и доступности (DEIA), создавая рабочее место, которое признает различные идеи и вклады. Эта приверженность подстегивает миссию ORNL по ускорению научных открытий и их применения в решениях для энергетики, окружающей среды и безопасности.

• Разрабатывать и применять модели машинного обучения для оптимизации синтеза электрокатализаторов для реакций восстановления кислорода, окисления кислорода и выделения водорода как в щелочной, так и в кислой среде.
• Использовать методы NLP для анализа и синтеза научной литературы и патентов по технологиям PEM и AWE для руководства экспериментальными разработками.
• Формулировать и характеризовать чернила и суспензии электрокатализаторов, используя подходы, основанные на данных. Разрабатывать прототипы и методики нанесения покрытий рулон к рулону (R2R) для масштабирования анодов и катодов.
• Сотрудничать с командами Million Mile Fuel Cell Truck (M2FCT) и H2 from the Next-Generation of Electrolyzers of Water (H2NEW) Consortia.
• Вносить вклад в научные статьи и презентации высокого уровня, участвовать в сетевых и совместных усилиях с внутренними группами, другими национальными лабораториями, промышленными партнерами и коммунальными службами.
• Руководить и наставлять студентов и младших исследователей.
• Соотносить поведение, приоритеты и взаимодействие с основными ценностями ORNL: Влияние, Целостность, Работа в Команде, Безопасность и Служба. Продвигать DEIA, создавая уважительное и совместное рабочее место.

Кандидат должен иметь степень PhD по компьютерным наукам, вычислительной химии, химической инженерии, электрохимии, материаловедению или смежной области, завершенную в течение последних 5 лет с акцентом на машинное обучение и/или обработку естественного языка.

• Подтвержденный опыт применения методов машинного обучения в области материаловедения, электрохимии или смежных областях.
• Сильный список публикаций в соответствующих научных журналах, а также отличные письменные и устные коммуникативные навыки.
• Опыт участия в подготовке исследовательских предложений, написания подробных научных отчетов и получения патентов.

Кандидат должен получить степень доктора наук в течение последних пяти лет и завершить все требования к степени до даты начала назначения. Продолжительность назначения - до 24 месяцев с возможным продлением на основе производительности и доступного финансирования. Пожалуйста,