Naukowiec ds. zastosowań

O CuspAI
CuspAI to wiodąca firma zajmująca się sztuczną inteligencją, której misją jest znalezienie przełomowych materiałów potrzebnych do napędzania postępu ludzkości. Podczas gdy natura potrzebowała miliardów lat na udoskonalenie cząsteczek, my wykorzystujemy sztuczną inteligencję, aby odblokować przełomowe materiały warte biliony dolarów w ciągu miesięcy, a nie tysiącleci. Nasz zespół założycielski jest najczęściej cytowany na świecie i składa się ze światowej klasy badaczy zajmujących się sztuczną inteligencją, chemią i inżynierią.

Pracujemy nad niektórymi z najtrudniejszych i najważniejszych wyzwań, w tym energią, czystą wodą, przyszłością obliczeń i wychwytywaniem dwutlenku węgla, a to dopiero początek możliwości, jakie odblokuje nasza „wyszukiwarka” materiałów nowej generacji.

Zapraszamy Cię do bycia częścią zróżnicowanego, innowacyjnego zespołu na styku sztucznej inteligencji i inżynierii materiałowej, pracującego nad tworzeniem wpływowych partnerstw, które napędzają innowacje, skalowalność i współpracę branżową. Ta praca ma znaczenie. Twoja praca ma znaczenie.

Jesteśmy u progu ery materiałów na żądanie. Dołącz do nas.

Rola
Zatrudniamy osoby z różnych środowisk. Niektórzy naukowcy zajmujący się zastosowaniami zajmują się obliczeniami (symulacje atomowe i molekularne, pola siłowe oparte na uczeniu maszynowym), niektórzy eksperymentalni (synteza, przetwarzanie, charakteryzacja, automatyzacja laboratoriów), a jeszcze inni kierują się danymi (materiały i cheminformatyka, optymalizacja). Łączy ich umiejętność przekształcenia problemu partnera w plan, dostarczenia go i płynnego tłumaczenia pomiędzy zespołami eksperymentalnymi, obliczeniowymi i uczącymi się maszynowo.
Operujemy strukturą macierzową. Będziesz mieć zespół gospodarzy, ale możesz wnosić wkład w projekty z innego filaru, w miarę rozwoju popytu i Twojej wiedzy specjalistycznej.

Twój wpływ
Będziesz odpowiedzialny za naukową realizację projektów partnerskich, od określenia zakresu po wyniki. Współpracując z naszymi menedżerami programów technicznych, badaczami ML, inżynierami platform i zespołem ds. integracji laboratoriów, będziesz mieć pewność, że nasza platforma odpowie na pytania ważne dla partnerów, a wiedza zdobyta w każdym projekcie zostanie wykorzystana w narzędziach i przepływach pracy używanych w całej firmie.
Oprócz dostarczania pomożesz zbudować przekrojowe możliwości, od których zależą przyszłe projekty, takie jak sprawdzone przepływy pracy, zharmonizowane potoki danych i kampanie projektowania agentowego.

Obszary zastosowań
Jesteśmy szczególnie zainteresowani kandydatami posiadającymi wiedzę specjalistyczną w jednym lub kilku z poniższych obszarów. Nie musisz zakrywać całego filaru.

• Elektronika: przetwarzanie półprzewodników, modelowanie na poziomie urządzenia i elektronika, materiały fotoniczne i termiczne

• Energia: Kataliza, baterie, fotowoltaika i kinetyka wieloskalowa.

• Środowisko: Porowate i miękkie materiały, powierzchnie stykowe i separacje

• Przekrojowy: informatyka materiałowa, zautomatyzowane eksperymentowanie i optymalizacja.

Co zrobisz
Kierowanie projektem i jego realizacja

• Projekty partnerów wiodących od określenia zakresu po realizację, jako kluczowy punkt kontaktowy obok kierowników programów technicznych.

• Napisz zakresy techniczne definiujące cele, produkty cząstkowe, kryteria sukcesu i ramy czasowe.

• Przygotowywanie regularnych raportów technicznych i prezentacji dla partnerów i zespołów wewnętrznych.

Nauka i kampanie

• Zastosuj i rozszerz naszą platformę na problemy partnerów, wykorzystując symulację, uczenie maszynowe, optymalizację opartą na danych lub eksperymenty, zgodnie z wymaganiami projektu.

• Projektuj i kieruj kampaniami odkrywania, w tym kampaniami agentowymi i kampaniami w pętli zamkniętej z laboratoriami partnerskimi.

• Oceniaj, kiedy można ufać modelom, symulacjom i danym, i przyczyniaj się do ich walidacji w oparciu o eksperymenty.

Łączenie zespołów eksperymentalnych i obliczeniowych

• Przekładanie zaleceń platformy na jasne, wykonalne plany eksperymentów i przekładanie realiów laboratoryjnych z powrotem na wymagania dla wewnętrznych zespołów.

• Upewnij się, że dane od partnerów i nasze własne przepływy pracy są czyste, uporządkowane i spójne.

• Ścisła współpraca z laboratoriami partnerskimi, obejmująca wizyty na miejscu na kluczowych etapach projektu.

Możliwości i rozwój produktu

• Twórz i automatyzuj przepływy pracy, które działają niezawodnie i na dużą skalę w ramach naszej platformy.

• Przekazuj opinie partnerów do TPM, badaczy ML i inżynierów platform, aby ulepszyć narzędzia i przepływy pracy.

• Bądź na bieżąco z postępami w swojej dziedzinie i współkształtuj kierunek naukowy swojego zespołu.

Należy posiadać umiejętności i kwalifikacje

• Doktorat z chemii, inżynierii materiałowej, fizyki, inżynierii chemicznej lub dziedziny pokrewnej lub równoważne doświadczenie w branży.

• Głęboka, praktyczna wiedza specjalistyczna w co najmniej jednym z: symulacji atomistycznych (w tym pól siłowych uczonych maszynowo); materiały eksperymentalne lub chemia, najlepiej w oparciu o automatyzację lub metody o dużej wydajności; materiały czy cheminformatyka z uczeniem maszynowym i optymalizacją.

• Doświadczenie w jednym lub większej liczbie powyższych obszarów zastosowań.

• Znajomość języka Python w zakresie obsługi danych, analizy, automatyzacji lub modelowania oraz znajomość kontroli wersji (Git).

• Wyjątkowa umiejętność komunikowania się zarówno z naukowcami eksperymentalnymi, jak i obliczeniowymi oraz tłumaczenia między nimi.

• Osobista pasja do misji CuspAI i potencjał sztucznej inteligencji do odblokowania przełomowych osiągnięć w materiałoznawstwie.

Punkty dodatkowe (ale niekrytyczne)

• Doświadczenie branżowe, szczególnie w sektorach półprzewodników, elektroniki, energetyki lub chemii.

• Doświadczenie w prowadzeniu projektów lub współpracy z partnerami zewnętrznymi, w tym w pisaniu zakresów technicznych lub propozycji.

• Doświadczenie w modelowaniu wieloskalowym, od poziomu atomowego do mezoskalowego, na poziomie kontinuum lub urządzenia.

• Praktyczne doświadczenie w syntezie lub przetwarzaniu ze zrozumieniem, co sprawia, że ​​trasa jest wykonalna i powtarzalna.

• Profesjonalna praktyka inżynierii oprogramowania, taka jak przeglądanie kodu, testowanie i wdrażanie.

• Wcześniejsze doświadczenie w start-upie lub szybko rozwijającej się firmie technologicznej.…

Źródło: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.co.uk/jobs/companies/cuspai/application-scientist-london-376231)