Esperto di modellazione atomistica dei materiali

Mercor sta reclutando esperti di modellazione atomistica dei materiali con una solida formazione in scienza computazionale dei materiali, simulazioni quantomeccaniche e modellazione molecolare a supporto di una ricerca avanzata sull'IA. Gli esperti valuteranno problemi tecnicamente impegnativi che riguardano simulazioni atomistiche, proprietà dei materiali, metodologie computazionali e ragionamento scientifico. La persona ideale ha un'ampia esperienza pratica con la teoria del funzionale della densità (DFT), la dinamica molecolare (MD) e altre tecniche di modellazione atomistica, insieme a una solida comprensione dei principi fisici sottostanti.

Responsabilità principali

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

• Rivedere e validare le risposte generate dall'IA che riguardano calcoli DFT, dinamica molecolare e previsioni delle proprietà dei materiali.

• Valutare l'adeguatezza dei metodi computazionali, dei parametri di simulazione, dei criteri di convergenza e delle ipotesi 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.

• Individuare imprecisioni computazionali, limiti metodologici ed errori nel ragionamento scientifico.

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

Qualifiche richieste

• Dottorato di ricerca (PhD) in Scienza computazionale dei materiali, Scienza e ingegneria dei materiali, Chimica computazionale, Fisica della materia condensata, Ingegneria chimica o in un campo strettamente affine. Potranno essere prese in considerazione candidature eccezionali con laurea magistrale (MSc) e una consistente esperienza pertinente.

• Esperienza pratica dimostrata con almeno uno dei seguenti:

• Teoria del funzionale della densità (DFT)

• Dinamica molecolare ab initio (AIMD)

• Dinamica molecolare classica (MD)

• Simulazioni Monte Carlo

• Modellazione dei materiali atomistica o da primi principi

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

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

• Esperienza nell'interpretazione dei risultati delle simulazioni e nella validazione delle previsioni computazionali.

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

Qualifiche preferenziali

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

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

• Esperienza con lo screening computazionale ad alto rendimento (high-throughput) dei materiali.

• Familiarità con i potenziali interatomici appresi tramite machine learning e con la scoperta di materiali assistita dall'IA.

• Pubblicazioni sottoposte a revisione tra pari che dimostrino attività di ricerca computazionale sui materiali.

• Esperienza nell'integrare la caratterizzazione sperimentale dei materiali con le simulazioni atomistiche.

Dettagli dell'incarico

• Impegno: minimo 10 ore a settimana, con possibilità di arrivare fino a 40 ore a settimana.

Perché unirsi a Mercor?

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

• Contribuire a sviluppare sistemi di IA in grado 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 IA e ricerca scientifica.