CuspAI là một công ty hoạt động trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và khoa học vật liệu có trụ sở tại Cambridge, Vương quốc Anh, phát triển các phương pháp nhanh hơn để khám phá và thiết kế những vật liệu mới. AI Materials Foundry của công ty kết nối các nhà khoa học vật liệu với các phòng thí nghiệm công nghiệp, đối tác dữ liệu và điện toán, cùng các quy trình phòng thí nghiệm tích hợp nhằm hỗ trợ hoạt động khám phá vật liệu giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp. Công ty tập trung vào các ứng dụng như chất bán dẫn, lưu trữ năng lượng, chất xúc tác, công nghệ phân tách và những lĩnh vực sản xuất tiên tiến khác, đặt hoạt động của mình tại giao điểm giữa AI, nghiên cứu khoa học và công nghệ công nghiệp.
Quản lý Quan hệ Nhà phát triển Khoa học — Làm việc kết hợp tại Singapore
Hỗ trợ các đối tác của CuspAI ứng dụng AI vào khám phá vật liệu tiên tiến. Chuyển các thách thức trong khoa học vật liệu thành hướng dẫn nền tảng, tài nguyên kỹ thuật và các chương trình hợp tác.
Mô tả
- Cung cấp chuyên môn khoa học và hướng dẫn kỹ thuật cho hệ sinh thái đối tác của CuspAI
- Xây dựng khung hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn khoa học nhằm thúc đẩy việc áp dụng nền tảng AI của CuspAI
- Phối hợp với Quản lý Quan hệ Đối tác Foundry để kết nối các đối tác công nghệ và công nghiệp
- Chuyển đổi các nhu cầu phức tạp về khoa học vật liệu thành các giải pháp nền tảng thiết thực
- Đóng vai trò là đầu mối kỹ thuật và khoa học chính cho các lãnh đạo kỹ thuật, nhà hóa học tính toán và nhà khoa học vật liệu của đối tác
- Hướng dẫn các đối tác sử dụng nền tảng CuspAI để giải quyết những thách thức về hiệu suất chất bán dẫn, thu giữ carbon và lưu trữ năng lượng
- Dẫn dắt các hội thảo kỹ thuật, buổi lập trình cùng nhau và hoạt động trình diễn khoa học cho các nhóm chuyên gia bên ngoài
- Tạo tài liệu kỹ thuật, notebook mẫu, API và tài liệu tham khảo cho các quy trình khoa học vật liệu tiên tiến
- Kết nối các sự kiện cộng đồng với hỗ trợ kỹ thuật thực hành cho các đợt Discovery Sprint của đối tác
- Phối hợp với các nhóm Nghiên cứu AI, Hóa học tính toán và Sản phẩm để chuyển phản hồi của đối tác thành các ưu tiên cho nền tảng
- Đồng biên soạn các nghiên cứu điển hình về công nghệ chuyên sâu, sách trắng và nội dung blog kỹ thuật với bộ phận Tiếp thị và Quan hệ công chúng
Yêu cầu
- Có nền tảng học thuật hoặc kinh nghiệm nghề nghiệp tương đương trong ngành Khoa học vật liệu, Hóa học, Vật lý hoặc Kỹ thuật điện
- Có kinh nghiệm thực tiễn với các công cụ hóa học tính toán, phần mềm mô phỏng phân tử hoặc quy trình khoa học dữ liệu dựa trên Python
- Có kinh nghiệm sử dụng PyTorch, ASE hoặc RDKit
- Có kinh nghiệm đã được chứng minh trong quan hệ với nhà phát triển, kỹ thuật đối tác hoặc khoa học ứng dụng
- Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm tại công ty khởi nghiệp tăng trưởng cao, tổ chức công nghệ chuyên sâu hoặc công ty vật liệu tiên tiến
- Kỹ năng giao tiếp kỹ thuật tốt, có khả năng chuyển các khái niệm khoa học và quy trình phức tạp trên nền tảng AI thành hướng dẫn thiết thực
- Quan tâm sâu sắc đến AI tiên phong và các ứng dụng của AI trong khoa học vật liệu
- Hứng thú với các công nghệ bền vững có tác động thực tế đáng kể
- Có kinh nghiệm dẫn dắt các chương trình hệ sinh thái nhà phát triển hoặc nghiên cứu chung với các công ty công nghệ phần cứng lớn là một lợi thế
- Có nền tảng tại xưởng đúc chất bán dẫn, công ty thiết kế hoặc nhà cung cấp vật liệu điện tử là một lợi thế
- Thông thạo thêm một ngôn ngữ phù hợp với các trung tâm toàn cầu, chẳng hạn như tiếng Nhật, tiếng Hàn hoặc tiếng Đức, là một lợi thế
- Có kiến thức về tinh thể học, tính chất vật liệu và các mô hình học máy tiên tiến để dự đoán tính chất là một lợi thế
- Có thể làm việc tại văn phòng ba ngày mỗi tuần
- Sẵn sàng thường xuyên đi đến các địa điểm khác để hợp tác và thực hiện dự án
Phúc lợi
- Tham gia chương trình cổ phần tại CuspAI
- 28 ngày nghỉ phép hằng năm tại Đức, Hà Lan hoặc Vương quốc Anh, hoặc 21 ngày tại Nhật Bản, Singapore hoặc Hoa Kỳ, ngoài các ngày nghỉ lễ theo quy định địa phương
- 26 tuần nghỉ phép chăm con hưởng nguyên lương dành cho người chăm sóc chính
- 12 tuần nghỉ phép chăm con hưởng nguyên lương dành cho người chăm sóc thứ hai
- Ngân sách phát triển chuyên môn
- Hợp tác liên ngành với các nhóm nghiên cứu AI, hóa học tính toán và khoa học thực nghiệm
- Có sự linh hoạt và điều chỉnh hợp lý trong hoặc sau quy trình phỏng vấn