• DFT·분자동역학(MD) 계산으로 이차전지·에너지 신소재 후보를 평가하고, 계산 결과를 AI가 학습할 수 있는 소재 데이터와 자동화 도구로 만드는 연구원을 찾습니다.

• 에이아이스타는 계산과학과 AI를 활용한 신소재 발굴 플랫폼을 개발하고 있습니다.
• 이차전지·에너지 소재의 원자 구조와 물성을 계산하고, 그 결과를 재사용 가능한 데이터로 쌓아 AI 물성 예측에 활용합니다.

• 신소재 후보(양극재·음극재·전해질·고체전해질 등)의 원자 구조와 조성을 모델링하고, 연구 목적에 맞는 DFT·MD 계산을 설계·수행합니다.
• 구조 안정성(형성 에너지, 상안정성), 전자 구조, 이온 확산 장벽, 계면 특성 등을 분석해 후보 소재를 평가합니다.
• 계산 조건과 결과의 신뢰성을 검토하고, 문헌·공개 데이터와 비교해 결과를 해석합니다.
• Python으로 계산 입력 생성, 작업 실행, 결과 수집·후처리 등 반복 계산(고처리량 계산) 과정을 자동화합니다.
• 원자 구조·계산 조건·물성·출처 정보를 체계화해 소재 데이터셋을 구축하고 관리합니다.
• AI 연구자와 협업해 물성 예측과 소재 후보 탐색에 쓸 계산 데이터를 제공하고, 연구 결과를 코드와 문서로 정리합니다.

• 계산재료, 계산화학, 재료공학, 신소재공학, 물리학, 화학, 화학공학 등 관련 전공 석사 이상, 또는 학사 학위와 3년 이상의 관련 연구·실무 경력을 보유하신 분
• 소재 시스템을 대상으로 DFT 또는 MD 연구를 수행하고, VASP·Quantum ESPRESSO·LAMMPS 등 연구 대상에 맞는 계산 소프트웨어로 결과를 분석한 경험이 있으신 분
• Python을 활용한 데이터 처리, 계산 결과 후처리 또는 계산 자동화 경험이 있으신 분
• 원자 구조와 소재 물성의 관계를 이해하고, 계산 결과를 물리·화학적 관점에서 설명할 수 있으신 분
• 계산 조건과 연구 과정을 기록하고, 결과를 재현 가능한 코드·데이터·문서로 정리할 수 있으신 분

• 이차전지 양극재·음극재·전해질·고체전해질 또는 계면 반응 관련 계산 연구 경험
• ASE, pymatgen, Materials Project API 등을 활용한 구조 처리·데이터 수집·계산 자동화 경험
• Linux·HPC 환경에서 대량 계산을 수행하거나 계산 작업을 관리한 경험
• 상안정성, 전압, 확산 장벽, 결함, 전자 구조 등 연구 분야에 필요한 심화 분석 경험
• 머신러닝 물성 예측, 기계학습 원자간 퍼텐셜(MLIP), 능동학습 또는 베이지안 최적화를 소재 연구에 적용한 경험

※ 우대사항은 지원자의 강점을 확인하기 위한 항목이며, 일부 분야의 전문성을 중심으로 평가합니다.

• 원자 수준(DFT·MD) 계산 직무입니다. CFD·FEM 등 유동·구조 해석 직무와는 다릅니다.
• 실험(합성·분석)만 수행한 경력이나, 소재 계산 경험 없이 머신러닝만 다룬 경력은 이 포지션과 맞지 않을 수 있습니다.

• 계산 - VASP, Quantum ESPRESSO, CP2K, LAMMPS, Gaussian 등
• 자동화·데이터 - Python, ASE, pymatgen, Materials Project API
• 환경 - Linux, HPC 클러스터, Git

• 근무형태 - 정규직 (수습 3개월)
• 근무일시 - 주 5일 근무 (월요일~금요일), 시차출퇴근제 운영
  출근 08:00~09:00 / 퇴근 17:00~18:00, 매일 개인 일정에 맞춰 조정 가능
• 급여조건 - 경력·역량에 따라 면접 후 협의
• 근무지역 - 서울 서초구 매헌로8길 39, 서울AI허브(희경빌딩) D동 4층

• 접수기간 - 2026년 10월 14일 (수) ~ 2027년 02월 14일 (일)
• 접수방법 - 커리어접수
• 이력서양식 - 커리어온라인이력서
• 제출서류 - 이력서, 연구실적 목록(논문·학회 발표·특허)
• 연구 소개 자료 - 대표 계산 연구 1~2건을 소개하는 자료(연구 대상 소재, 계산 방법, 핵심 결과, 본인 역할 중심)를 함께 제출해 주세요.

• 입사지원 서류에 허위사실이 발견될 경우, 채용확정 이후라도 채용이 취소될 수 있습니다.
• 모집분야별로 마감일이 상이할 수 있으니 유의하시길 바랍니다.