Materials Intelligence Lab Internship
Gangseo-guonsitejunior
via Greenhouse
About this role
팀 소개
Materials Informatics Lab은 가장 최신의 AI기술로, 가장 전통적인 과학의 영역인 신물질 개발에 도전합니다. 현실의 난제를 해결하기 위해 최신 AI 기술과 다양한 Scientific Knowledge를 연계하여 소재의 구조와 성능간 관계를 파악하고, 최적의 성능을 가지는 새로운 물질을 제안합니다.
LG 전 계열사 및 세계 유수 기관과의 열린 협업체계를 구축하고 있습니다.
수행 업무
소재 물성 예측 및 설계를 위한 Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발
주요 연구 분야 : Materials / Bio / Chemo Informatics, Graph Neural Net, Prediction, Optimization, Generation, Representation Learning, Reinforcement Learning, Explainable AI, Bayesian Neural Net
주요 응용 분야: 바이오 / 신약 개발, 배터리 / OLED 소재, 친환경 촉매, 고분자 개발
지원자격
관련 분야 석사 학위 이상
Deep Learning/Machine Learning 알고리즘 연구/개발 경험 보유
우대사항
Deep Learning/Machine Learning을 활용한 소재 물성 예측/최적화, 구조 생성 과제 수행, DFT 과제 수행 경력
Keras, Tensorflow, PyTorch, Caffe 등 Machine Learning Framework 활용 능력…
What we'd score you on
reqspace match rubricFive dimensions, recruiter-grade. Upload your resume and we'll generate a written explanation of where you fit and where the gaps are.
1
Skills match
For this role: python, java, c++, pytorch, tensorflow…
2
Level fit
This role is junior-level. We check your trajectory against it.
3
Domain experience
Your work in the role's domain matters more than your years total. We weight recent and direct experience.
4
Recency
A skill you used last quarter weighs more than one from five years ago. We grade on recency, not lifetime.
5
Location fit
This role is based in Gangseo-gu. We weight your proximity and willingness to relocate.
Score yourself on this role.
Free · no card · written explanation included
Skills in this role
Pulled from the job description. These are the keywords we'll weight when scoring your fit.
pythonjavac++pytorchtensorflowkeras
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