Esperto di Modellazione di Materiali Atomistici

Mercor sta cercando esperti di modellazione dei materiali atomistici con una solida esperienza in scienza dei materiali computazionale, simulazioni quantomeccaniche e modellazione molecolare per supportare la ricerca avanzata sull'AI. Gli esperti valuteranno problemi tecnicamente complessi che coinvolgono simulazioni atomistiche, proprietà dei materiali, metodologie computazionali e ragionamento scientifico. Il candidato ideale possiede una vasta esperienza pratica con la teoria del funzionale della densità (DFT), la dinamica molecolare (MD) e altre tecniche di modellazione atomistica, unita a una profonda comprensione dei principi fisici sottostanti.

Responsabilità Chiave

• Valutare problemi scientifici avanzati che coinvolgono simulazioni atomistiche e scienza dei materiali computazionale.

• Revisionare e convalidare risposte generate dall'AI che includono calcoli DFT, dinamica molecolare e predizioni delle proprietà dei materiali.

• Valutare l'appropriatezza di metodi computazionali, parametri di simulazione, criteri di convergenza e assunzioni fisiche.

• Analizzare strutture atomiche, proprietà elettroniche, energetica delle reazioni, meccanismi di diffusione e stabilità dei materiali.

• Valutare fenomeni di superficie e interfaccia, energie di adsorbimento, formazione di difetti e percorsi di reazione chimica.

• Sviluppare soluzioni di riferimento di alta qualità, griglie di valutazione e spiegazioni scientifiche tecnicamente rigorose.

• Identificare imprecisioni computazionali, limitazioni metodologiche ed errori nel ragionamento scientifico.

• Applicare competenze computazionali per migliorare le prestazioni dell'AI su problemi complessi di scienza dei materiali.

Qualifiche Richieste

• Dottorato di ricerca in Scienza dei Materiali Computazionale, Scienza e Ingegneria dei Materiali, Chimica Computazionale, Fisica della Materia Condensata, Ingegneria Chimica o in un settore strettamente correlato. Candidati con laurea magistrale eccezionale e una notevole esperienza pertinente potranno essere presi in considerazione.

• Esperienza pratica dimostrata in almeno uno dei seguenti ambiti:

  • Teoria del Funzionale della Densità (DFT)

  • Dinamica Molecolare Ab Initio (AIMD)

  • Dinamica Molecolare Classica (MD)

  • Simulazioni Monte Carlo

  • Modellazione dei materiali atomistica o da principi primi

• Competenza con uno o più strumenti computazionali, come VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K, GPAW, LAMMPS o software simili.

• Solida comprensione della struttura elettronica, delle interazioni interatomiche, della termodinamica, della meccanica statistica e delle proprietà dei materiali.

• Esperienza nell'interpretazione dei risultati di simulazione e nella validazione di previsioni computazionali.

• Ottime competenze in Python per il calcolo scientifico, l'analisi dei dati o l'automazione dei flussi di lavoro.

Qualifiche Preferite

• Esperienza con ASE, pymatgen o strumenti per flussi di lavoro di materiali computazionali.

• Competenza nella modellazione di superfici e interfacce, catalisi eterogenea, materiali semiconduttori o energetica delle reazioni.

• Esperienza nello screening computazionale di materiali ad alto rendimento.

• Familiarità con potenziali interatomici basati su machine learning e scoperta di materiali assistita da AI.

• Pubblicazioni sottoposte a revisione paritaria che dimostrano ricerche sui materiali computazionali.

• Esperienza nell'integrazione della caratterizzazione sperimentale dei materiali con simulazioni atomistiche.

Dettagli dell'Incarico

• Impegno: Minimo 10 ore settimanali, con la possibilità di arrivare fino a 40 ore settimanali.

Perché Unirsi a Mercor?

• Applicare competenze computazionali avanzate alla ricerca di frontiera sull'AI.

• Contribuire allo sviluppo di sistemi di AI capaci di comprendere e risolvere problemi sofisticati di scienza dei materiali.

• Lavorare su valutazioni scientifiche impegnative che coinvolgono meccanica quantistica, simulazioni atomistiche e scoperta di materiali.

• Collaborare con team che operano all'intersezione tra AI e ricerca scientifica.