1. 具有或即将获得化学、物理、材料或计算机等相关专业博士学位； 2. 具有物理化学、计算化学、计算物理或机器学习相关背景； 3. 在相关领域发表不少于2篇SCI论文，或在相关领域JCR一区期刊以第一作者或通讯作者发表过学术论文(有较强编程背景者例外)； 4. 掌握Python、C/C 、Fortran等其中一种或多种编程语言者优先； 5. 熟悉机器学习相关框架（Pytorch或Tensorflow）者优先； 6. 对理论计算研究工作充满热情，有较强的独立科研能力、强烈的进取心，做事认真负责具有良好的团队合作精神。 机器学习和仿真设计新的电池材料，基于第一性原理计算（如密度泛函理论，DFT）、分子动力学模拟和相场模拟等仿真方法，提供，原子尺度上的物理机制解释，帮助理解电极材料中的锂离子嵌入行为、界面反应动力学以及应力演化等问题。