[Residency/Postdoc] Research Scientist - Scientific Foundation Model

팀 소개

Materials Intelligence Lab은 AI를 활용하여 차세대 신소재를 개발하는 연구 조직입니다. 우리는 머신러닝과 시뮬레이션을 결합하여 새로운 소재를 빠르게 탐색하고 설계하는 것을 목표로 합니다.

현재 MI Lab은 다양한 소재 데이터를 학습하여 유기

• 무기 소재 전반에 대한 물성을 예측할 수 있는 Materials Foundation Model을 개발하고 있습니다. 이를 위해 대규모 데이터셋 구축, 최신 AI 아키텍처 연구, 대규모 모델 학습 및 평가를 함께 수행할 연구자를 찾고 있습니다. AI 기술을 활용하여 실제 과학 문제를 해결하고, 차세대 Scientific Foundation Model 개발에 도전하고 싶은 분들의 지원을 기다립니다.

수행 업무

• 유기·무기 소재를 통합적으로 다룰 수 있는 Materials Foundation Model 개발
• 대규모 재료 데이터셋 구축 및 전처리
• Graph Neural Network(GNN), Transformer 등 최신 아키텍처 연구 및 적용
• 대규모 학습 파이프라인 구축 및 운영
• 최신 AI 및 Scientific Machine Learning 논문 분석 및 구현
• 모델 성능 평가 및 벤치마크 수행
• 국제 학회 및 저널 논문 작성

계약 형태

• Residency 또는 Postdoctoral 포지션 1년 계약

지원자격

• 관련 분야 석사/박사 졸업자(예정자) 및 경력자
• Machine Learning 연구 또는 개발 경험
• 딥러닝 프레임워크(PyTorch, JAX 등) 활용 경험
• 최신 머신러닝 논문을 읽고 구현할 수 있는 역량
• Deep Learning, Representation Learning, Graph Learning 등 최신 AI 방법론을 이해하고 활용할 수 있는 역량
• 1년 계약으로 Full Time 근무가 가능하신 분

우대사항

• Scientific Machine Learning, Geometric Deep Learning 또는 Foundation Model 연구 경험
• Graph Neural Networks(GNN), Transformer, Equivariant Model 연구 경험
• 대규모 그래프 데이터 처리 경험
• NequIP, MACE, MatterSim, CHGNet, SevenNet 등 최신 MLIP 프레임워크 활용 경험
• ICML, NeurIPS, ICLR, AAAI 및 Domain Journal 등 분야 주요 학회 및 저널 논문 실적