소재개발AI

주요 업무

■ 이런 일을 합니다 [MLIP기반 소재 설계] - MLIP를 활용하여 DFT 수준의 정밀도를 유지하면서도 대규모 스크리닝이 가능한 딥러닝 기반 물성예측 모델 연구 - 역설계 알고리즘 개발(목표 물성을 입력하면 이에 부합하는 분자구조/조성을 자동으로 탐색하는 기술 개발) [Physics-Informed Neural Network(PINN) 응용] - 지배 방정식을 손실함수에 제약조건으로 통합하여 물리법칙을 준수하는 신소재 물성 예측 모델 개발 - PINN기반 배터리 열화 모델 개발(SEI성장, 양극재 구조 붕괴 등 열화 메커니즘을 편미분 방정식으로 모델링하고 신경망에 내재화한 PINN학습 기술 개발) - 코인셀 수준 및 그 이상의 전극/전해질/분리막 등 소재 조합별 용량, 수명 등의 특성을 가상환경에서 평가하기 위한 AI기반 기술 개발 - 멀티스케일 시뮬레이션 연계(분자동역학/연속체/셀수준(P2D모델)간 스케일링 Bridge역할을 하는 Surrogate Model개발) [Agentic AI 기반 소재 설계 자동화] - 데이터 파이프라인과 모델 추론을 자율적으로 연계하여 소재설계-검증-최적화를 반복하는 지능형 워크플로우 구축 - 소재후보발굴/물성시뮬레이션/가상검증/최적후보 추천까지의 전 과정을 에이전트 기반 자율파이프라인으로 설계 및 운영 [데이터 분석 및 인사이트 도출] - Data 분석을 통하여 설계-셀제작-측정/분석 등의 반복적인 업무를 최소화하기 위한 최적화 분석 방법 개발 - 소재 물성 데이터에 대한 Descriptive / Prescriptive Analytics 수행 - 비지도학습을 통한 미지의 소재 특성 군집화 및 새로운 소재의 유사 물질군 발견 - 실험-시뮬레이션 간 Gap 분석을 통한 검증 피드백 루프 수립 [향후 비전] AI와 시뮬레이션을 융합한 차별화된 기술로 배터리 소재 개발 혁신을 주도하고 AI를 활용한 미래 배터리 분석 전문가로 성장할 수 있는 기회를 제공합니다. - 기술측면 : 연구단계에서 양산 적용까지 이어지는 End-to-End 소재설계 자동화 파이프라인을 설계하는 First Mover로서의 경험과 기술 자산 확보 - 커리어 측면 : 국내의 Top-Tier 기술 개발 및 특허 출원을 통해 글로벌 소재 AI커뮤니티에서의 입지 구축 - 조직측면 : 데이터사이언스/소재정보학/배터리공학이 교차하는 융합형 팀에서 경험과 전문성을 극대화

자격 요건

■ 이런 분을 찾고 있어요 - 배터리 수명 예측을 위한 ML/DL 모델 개발 경험(시계열, 생존분석 모델 포함) - Physics-Informed Neural Network(PINN)관련 연구 또는 프로젝트 경험 - 실험데이터 기반 모델 학습 및 검증 경험 - Python 기반 ML/DL 프로그래밍 능숙

우대 사항

■ 이런 분이면 더 좋아요 [우대역량] - 셀기반 성능/수명 예측을 위한 AI기반 가상검증(Virtual Validation) 또는 디지털 트윈(Digital Twin) 경험 보유 - Graph Neural Network(GNN), Neural PDE Solver 분야의 전문성 - MLIP 등 최신 딥러닝 인터랙티브 포텐셜 라이브러리 활용 경험 - 소재개발 전 주기 DX/AX과제 리딩 경험(데이터 수집, 모델링, 의사결정 연계) - 배터리 성능/수명 예측 관련 논문 게재 또는 특허 출원 경험 ※ 직무면접 Tool : PT 면접

공고 내용

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