1、硕士及以上学历，无机非金属、材料科学与工程、材料化学、材料物理、高分子材料、材料计算等材料类专业优先；课题须包含机器学习/AI在材料设计、计算、开发中的落地实践。英语六级，能独立阅读并复现AI for Science/材料计算领域文献； 2、了解粉体、陶瓷相关制备/表征手段，有“AI方案→实验制备→测试验证”闭环经验优先； 3、材料机理功底扎实，能把AI算法与材料物理/化学机理结合解释；主动推进、工程落地导向，沟通协调良好，愿意长期深耕并进入实验室跟进试样与多轮迭代； 4、熟练使用Python及常用机器学习库，有特征筛选、模型训练、调优、评估的完整项目经历；熟悉至少一类AI材料建模路线，如贝叶斯优化、GNN、生成模型、大模型文献抽取/配方生成、多目标优化等，有DFT/分子动力学经验加分； 5、理解模型适用边界，能分析预测与实验偏差原因并设计对照实验；具备数据清洗、异常识别、特征工程及物理/结构描述符构建能力；有材料数据库、高通量筛选、配方逆向设计或工艺优化成果优先。