岗位职责：开发与优化材料计算模型及算法，应用于电子化学品（如光刻胶、CMP抛光液）、半导体材料、固态电解质等新型材料的设计与性能预测。利用量子化学计算（DFT）、分子动力学（MD）、蒙特卡洛模拟等方法研究材料电子结构、界面反应机理及动态行为。构建机器学习（ML）模型（如GNN、Transformer）加速材料高通量筛选，预测材料电学/化学特性（如能带隙、离子电导率、界面稳定性）。结合实验数据建立多尺度模拟框架（原子尺度→微观尺度），指导材料合成与工艺优化。开发材料数据库管理系统，实现计算-实验数据闭环迭代。与跨学科团队（化学家/工艺工程师）协作，将算法成果转化为产品解决方案。必备技能要求：学历：硕士/博士学历，计算化学、材料科学、物理化学、计算机科学或相关领域。专业能力：熟练使用ML框架：PyTorch/TensorFlow + Scikit-learn，熟悉材料特征工程（材料指纹提取）。掌握编程语言：Python（必需），C++/Fortran 为佳。理解电子材料关键性能参数：介电常数、载流子迁移率、电化学窗口等。