Научный сотрудник (специалист по данным материаловедения)

Школа материаловедения и инженерии (MSE) ищет методичного и надежного научного сотрудника (RF) с прочными знаниями в области материаловедения и машинного обучения. Роль включает в себя исследование процесса создания агрегатов с высокой энтропией на наноуровне и использование современных алгоритмов машинного обучения для создания обширной базы данных материалов для анализа/ссылки. Основные обязанности: 1. Предложить и реализовать новые методы синтеза для создания и изучения композитов на наноуровне с высокой энтропией для катализа и захвата углерода. 2. Использовать установленные модели обучения для анализа материалов, созданных методами быстрого термического отжига. 3. Проектирование и совершенствование моделей машинного обучения для предиктивной и прескриптивной аналитики. Требования к кандидату: 1. Наличие докторской степени в области материаловедения, компьютерных наук, машинного обучения или любых смежных научных и инженерных дисциплин. 2. Сильный интерес к междисциплинарным исследованиям, в частности, на пересечении машинного обучения, информатики материалов и синтеза материалов. 3. Твердая подтвержденная база знаний в области машинного обучения, включая опыт работы с установленными моделями и аналитикой данных. 4. Владение стандартными языками программирования, такими как Python, R, C+ для аналитики данных. 5. Отличные и актуальные публикационные показатели. 6. Отличные коммуникативные навыки как в письменной, так и устной английской речи. 7. Способность работать как независимый ученый и совместно в командной среде. Пожалуйста, обратите внимание, что связь будет установлена только с отобранными кандидатами.