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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 Python, C/C++, Java 등 프로그래밍 언어 경험   전공 컴퓨터공학, 전산학, 전자공학, 산업공학, 기계공학, 화학공학, 재료공학, 생명공학, 물리학, 화학, 생물학 전형 절차 서류심사 → 코딩테스트 & 포트폴리오 → 기술 인터뷰(온라인) → 최종 합격 * 전형 절차는 변경될 수 있습니다. 서류 합격 시 전형 절차에 대해 별도로 안내해 드립니다.   지원 시 문제가 있을 경우 [email protected] 로 문의 부탁드립니다.