电子研发工程师招聘【社招】中石油深圳新能源研究院有限公司科技人才招聘|上海羊羽卓进出口贸易有限公司

【社招】中石油深圳新能源研究院有限公司科技人才招聘

关于我们 中石油深圳新能源研究院有限公司（以下简称深圳院 ）成立于2021年12月，是中国石油天然气股份有限公司全资子公司，是集技术研发、技术孵化、设备研制、产业布局、学术交流、技术服务等“一揽子”解决方案的新型研发机构，2023年被评为深圳市引进重点创新型企业。业务领域包括风能、光能、热能、氢能、储能、智慧能源，聚焦油气和新能源融合发展，围绕油气产业链打造新能源创新链，围绕新能源创新链服务战略性新兴产业。深圳院以建设世界一流新型研究院为目标，以高水平研发中心为根本定位，以新理念、新体制、新机制、市场化、产业化、国际化“三新三化”为建院原则，突出技术立院、人才立院、成果立院，打造成为研发体系协同、高效、开放的新型研发机构。为贯彻落实集团公司加快发展新质生产力等系列部署要求，深圳院聚焦风能、光能、热能、氢能、储能、智慧能源六大业务领域，加快发展新能源相关业务，以全球化视野持续引进高层次领军人才、高端成熟人才。

一 招聘岗位与任职要求 01

光能研发部研究员

钙钛矿光伏应用研发工程师

岗位职责 （1）围绕钙钛矿光伏电池或其他光电领域，跟踪研究国家及行业政策、行业供应链和技术发展动态，负责政策解读及战略决策支持，制定企业中长期战略规划，开展前瞻性、储备性的重大理论问题和决策咨询研究，组织开展行业研究报告编写等工作；（2）负责钙钛矿材料及叠层光伏电池等先进技术的研发及应用，包括新材料的合成、性能优化和机理研究，主导与钙钛矿光伏电池、光伏逆变器、光伏发电系统等企业开展合作与交流，结合油气田及炼化等电网应用场景，推动钙钛矿技术的产业化应用；（3）围绕钙钛矿光伏电池或其他光电行业，支撑集团公司开展技术咨询等相关工作。任职要求 （1）硕士研究生及以上学历，材料科学与工程、化学、物理、能源科学等相关专业；（2）具有5年及以上钙钛矿材料研发经验，具有钙钛矿光伏电池或其他光电器件研究背景，熟悉钙钛矿材料的合成、表征及其在能源转换和存储方面的应用；（3）掌握国家钙钛矿光伏电池发展的政策分析或战略研究基础理论及常用方法，具有较强的政策敏感度和论文、报告撰写能力，具有出色的项目管理和团队协作能力；（4）具备良好的实验设计和数据分析能力，能够独立进行科研工作，具有钙钛矿光伏电池产业化项目经验。

风能研发部研究员

风能系统先进技术研发工程师

岗位职责 （1）跟踪研究风能领域国家及行业政策、行业供应链和技术发展动态，负责政策解读以及战略决策支持，制定企业中长期战略规划，支撑集团公司开展技术咨询等相关工作；（2）围绕风能行业，开展前瞻性、储备性的重大理论问题和决策咨询研究，组织撰写行业研究报告，主导构网型风电变流器等电力电子技术的研究与应用、低风速小型风机及高效能风能制热技术、数字化智慧风电场技术等研究，提高油气田及炼化等场景下风电场安全性、可靠性及送出能力；（3）主导与风机、构网型风电变流器、风电系统等企业开展合作与交流，结合油气田及炼化等电网应用场景，推动构网型风电变流器技术的产业化应用。任职要求 （1）博士研究生学历，电气工程、电力电子、新能源等相关专业；（2）具有5年及以上风电变流器构网型等电力电子技术研究、风电建设及相关设备产业链工作经验，有大型央企及行业头部企业新能源大基地风电研究工作经历者优先；（3）掌握国家新能源大基地建设政策分析或战略研究基础理论及常用方法，具有较强的政策敏感度、论文和报告撰写能力，具有出色的项目管理和团队协作能力；（4）持注册电气工程师证书者优先。

众多岗位虚位以待聚海内外天下英才

二

招聘条件

1. 具有良好的思想政治素质和职业道德，遵纪守法，诚实守信，品行端正，廉洁从业，作风严谨，具有高效执行力和良好的团队协作精神，身体健康，能够胜任岗位要求。2. 具有较强的科研能力及创新潜力，锐意进取，具有强烈的责任感和爱岗敬业精神。承担或参与过国家和企业重点科研项目，在本专业领域有核心专利授权，具有科研成果转化经验和业绩突出者优先。3. 此招聘公告适用人员为最高学历毕业满三年者及出站博士后。

三

招聘流程

四

薪酬福利

薪酬待遇：实行协议工资，一人一薪。

福利待遇：提供五险一金、年度体检等。

五

投递方式

有意加入者可通过两种方式投递：（一）扫描下方二维码登录办公平台填写信息 投递时间:21:00-次日0 9:00 （二）以“投递岗位+姓名+学校/企业” 命名发送应聘材料至联系邮箱。应聘材料包括模版简历、初始学历及后续学历、学位证书、职称证书、职业资格证书等相关证明材料，及论文、专利、获奖等代表性成果文件。即日起至岗位招满即止。加入我们 保密联系人：梁老师电话：0755-32863816邮箱：szyhr@petrochina.com.cn地址：深圳市南山区南山大道1110号中油大厦点击获取附件———— / END / ————责任编辑丨李虹萦执行主编丨刘海草张灏然内容来源｜中国石油

药研新势力！招聘药物研发算法工程师，华为布局AI新药研发

市场从来不缺新入局者，医药行业更是如此。

日前，华为云正在招聘机器学方向的药物研发算法工程师，邀请医药研发方面的博士加盟，作为一家通讯技术公司，华为此举被视为进军医药产业的前端领域。

新药研发历来是九死一生，据国家药监局官网和各药企官网发布数据的不完全统计，截至12月6日，2020年大约有43个新药在中国大陆获批上市，外资药厂依旧是绝对主力。正因为研发路途艰险，因此任何新技术的诞生，都是对疲倦不堪的工业界的一剂强心针。

制药巨头如药明康德、先声药业在AI药物研发的投入上逐年增加，科技巨头如谷歌、腾讯、百度等也在布局AI+药物研发赛道，腾讯还推出的AI药物发现平台云深智药为医药企业和科研机构提供了算法支持。

“作为新药研发的一个工具，AI前景可期。”深创投健康产业基金投资部总经理周伊等多位接受21世纪经济报道采访的人士表示，华为的布局将给药物研发领域带来新的工具，加速国内新药研发。但是，也有不同观点，一位受访的药理药学教授认为：“目前的人工智能高度依赖于高质量有标识的大数据，而新药研发包括很多体内生物学相关的工作，未知的东西人工智能做的事情有限。”

眼下，人工智能方法已应用于药物的发现过程，存在的问题也面临的挑战，随着人工智能的进化，AI 也将成为人类扩展科学知识边界的最有用工具之一。但对于行业来说，寻找新药永远在路上。

入局者华为

华为云官方信息显示，医药智能体（EIHealth）是其AI研发平台，该平台是基于华为云的 AI 和大数据优势搭建，为基因组、医疗影像以及药物研发提供服务。

正在招聘的药物研发算法工程师，其岗位职责也是从事应用计算化学及计算机辅助药物设计（CADD）方法进行小分子药物设计工作，并开发AI辅助药物研发的深度学习算法。

公开资料显示，医药智能体在药物研发方面，将深度学习算法和药物分析融入药物研发过程，能够提供药物研发 AI 模型、AI 算法以及药物知识图谱，可以帮助制药公司提高药物研发速度，节省研发费用。

目前，其 AI 技术平台能够支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，同时还可以提供用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。

在疫情期间，华为云联合四家科研单位共同研发抗疫药物筛选可视化平台—“神农项目”，帮助医生和研发人员对可能的新冠药物进行评估。

今年9月，在2020年第五届中国医药创新与投资大会上,中国科学院上海药物所蒋华良院士介绍了与华为云医疗智能体团队合作的科研进展,并联合华为云发布了基于Model Arts平台的药物联邦学习服务。

一位生物制药企业的研发人士表示，药物研发是个比较复杂的过程，但华为技术实力强，长线还是看好华为的AI药物研发布局，

先行者谷歌

“当华为和头条在说要做的时候，谷歌已经开始出成绩了。”上述生物制药的研发人员告诉21世纪经济报道记者，谷歌旗下DeepMind公司研发的人工智能系统Alpha Fold对行业产生了极大的影响。

11月30日，Alpha Fold在第14届国际蛋白质结构预测竞赛（CASP）中摘得桂冠。新一代Alpha Fold人工智能系统能够精确地基于氨基酸序列，预测蛋白质的3D结构。其准确性可以媲美与使用冷冻电子显微镜、核磁共振或 X 射线晶体学等实验技术解析的3D结构。

DeepMind称对于困扰生物学界50年的 “蛋白质折叠” 难题，Alpha Fold系统已成为业内专家认可的解决方案。消息也被《Nature》、《Science》等科学杂志争相报道，新成果也立刻获得了皮查伊、马斯克等人的祝贺。

科学家们表示，Alpha fold 的突破性研究成果将帮助科研人员弄清引发某些疾病的机制，并为设计药物、农作物增产。Nature新闻也指出DeepMind在解决蛋白结构问题上迈出一大步。

对于生物学来说，人工智能的计算和模拟只是一个辅助，有分析人士认为，实际的测试分子的性能，甚至在生理层面的作用依然需要实际操作。

应用前景几何？

目前，靶点发现和化合物筛选就是AI提效的两大重要场景。

在靶点发现方面，药物发现的关键是寻找和确定药物靶点， AI技术一方面可以从海量文献中快速抓取有效信息；另一方面，可通过模型模拟分析，加速新靶点的发现。

在化合物筛选方面，AI技术可根据结构和相互作用建模计算，快速从数百万个小分子中预测能和靶点有效结合并且副作用最小的候选药物分子。

在药物设计这一环节，AI平台可实现全自动设计小分子化合物，并选择最佳化学结构。

但这两方面的应用都需要依赖高质量有标识的大数据，这就要求数据点是清晰的，同时是低成本的。

蒋华良院士在公开场合指出，AI药物研发面临的一系列困难和挑战，AI模型需要大量的数据进行建模，而药物研发数据的高壁垒、高成本、高机密性影响到了制药公司数据贡献的积极性。

此外，分析人士也指出，AI药物研可以在一定程度上减轻并助力实验室分析数据，降低成本和加快研发进程，但药物研发依旧是需要实验验证和临床试验，数据上也必须依赖于制药企业。

可以预见，在涉足AI药物研发领域之后，华为下一步将会寻求全球知名药企的合作。

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