1、费托制航煤中试装置设计与搭建：主导千吨级费托中试装置设计，审核PID、关键设备选型（如反应器、分离塔）及安全联锁系统配置（HAZOP分析）。

2、费托制航煤中试装置运行与评价：主导中试装置运行、评价和系统集成优化。

3、费托制航煤技术经济论证：构建万吨级工厂CAPEX/OPEX模型，输出投资可行性报告；为万吨级工厂技术选择提供定量决策依据。

4、跨部门协作：联动采购团队优化设备供应链，协同商务团队制定产品策略。

1、学历专业：硕士及以上学历，化学工程、催化、化工机械、化学反应工程等相关专业。

2、知识体系：精通费托合成及油品加氢技术原理；熟悉化工热力学、反应工程及过程设计规范。

3、分析能力：具备技术可行性评估、生命周期分析（LCA）及经济性建模能力；逻辑严谨，能基于数据提出可落地的技术决策。

4、行业经验：3年以上费托合成研发、中试或商业化项目运行经验、费托合成工程设计经验。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。

1、技术评估与路线分析：系统评估不同碳捕集和利用（CCS）技术路线的效率、成本及适用场景，为项目选型提供依据。

2、技术经济性建模：参与构建碳捕集全流程成本模型（CAPEX/OPEX），量化能耗、材料损耗与经济收益。

3、创新技术跟踪：监测国际前沿CCS技术（如碳捕集新型吸收剂、高效吸附材料、碳捕集-利用集成技术等），分析其商业化潜力及知识产权布局。

4、政策与市场研究：解读国内外碳中和政策，评估政策对技术路线选择的影响。

1、学历专业：硕士及以上学历，化学工程、环境工程、材料科学等相关专业，博士优先。

2、知识体系：精通碳捕集技术原理；熟悉化工热力学、反应工程及过程设计规范。

3、分析能力：具备技术可行性评估、生命周期分析（LCA）及经济性建模能力；逻辑严谨，能基于数据提出可落地的技术决策。

4、行业经验：3年以上碳捕集技术研发、工程设计或咨询分析经验。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。

1、费托合成试验操作与评价：负责费托合成小型或中试试验装置的开启、日常操作、过程监控、停车与维护保养。严格执行试验方案，进行催化剂的装填、还原、活化、反应性能评价及失活再生等实验。精确控制并记录反应温度、压力、进料流量（合成气）、尾气排放等关键工艺参数，确保试验安全、稳定、长周期运行。系统考察并分析不同工艺条件对催化剂活性、选择性与稳定性的影响，包括转化率、产物分布（CH₄,CO₂,轻烃,油品,重蜡等）及寿命。

2、样品采集与仪器分析：负责对费托合成反应过程中的气体、液体（油、水）和固体蜡产物进行规范、及时的采集与预处理。独立操作并维护各类分析仪器，对产物进行定性与定量分析，核心包括：在线与离线气相色谱：分析尾气中的H₂,CO,CO₂,CH₄及C1-C5轻烃组成。气相色谱-质谱联用：用于详细分析油相和水相中的复杂有机物（烯烃、烷烃、含氧化合物等）。模拟蒸馏气相色谱：快速测定液体产物的馏程分布。其他相关分析：如使用总硫/总氮分析仪、卡尔费休水分仪等对原料和产物进行杂质分析。确保分析数据的准确性、可靠性与可追溯性。

3、数据处理与报告撰写：对试验原始数据和仪器分析结果进行汇总、计算、校验和统计分析，计算关键性能指标（如CO转化率、烃类选择性、ASF分布等）。撰写清晰、详实的日常实验记录、测试报告和阶段性技术总结。利用数据分析结果，协助研发工程师分析实验现象，揭示反应规律，为下一步实验方向提供建议。

4、安全与实验室管理：严格遵守高压、高温、涉氢及有毒有害气体的实验室安全规定，参与危险源辨识和风险评估。负责所用分析仪器的日常校准、简易故障排查与维护，保持实验区域和分析间的整洁有序。管理实验样品、化学试剂和分析耗材。

1、必备条件：化学工程、工业催化、分析化学、应用化学等相关专业，本科及以上学历，优秀者可放宽至专科。

2、工作经验：拥有在实验室或中试规模下，独立或主要参与操作费托合成或类似多相催化反应（如甲醇制汽油、甲烷重整等）试验装置的经验。

3、精通仪器操作：能够独立操作GC或GC-MS，并具备扎实的谱图解析能力。熟悉其他分析仪器者优先。

4、数据分析技能：具备良好的数据敏感度和分析能力，能熟练使用Excel、Origin等数据处理与绘图软件。

5、工作细致严谨，有强烈的责任心和团队合作精神，具备良好的沟通能力。安全意识强，能严格遵守实验室操作规程。

6、优先考虑条件：有费托合成催化剂评价或产物分析特定项目经验者。具备催化剂常规表征（如BET,XRD,TPR/TPD）的测试或数据分析经验。有实验室信息管理系统（LIMS）使用经验。有实验装置搭建或改造经验者。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。

1、工艺优化算法落地：针对高能耗零碳绿色化工“降低能耗、提高收率、提升品质”的核心需求，设计端到端算法解决方案，包括但不限于：工业数据的采集整理和特征工程建立，工艺数据相关性分析，生产约束边界分析，收率良率预测，滚动工艺参数寻优，闭环增强控制等。

2、数据与业务的桥梁：和工艺和生产运营团队深度沟通和合作，把“能耗降低5%”“收率提高2%”等业务目标，转化为算法可落地的问题（如特征定义、目标函数设计）；同时用团队内部其他专家能理解的语言解读算法结果——比如通过SHAP值分析，明确“温度波动”是影响脱附率的关键因素，推动优化设备工艺参数，形成“算法输出→工艺改进→价值落地”的闭环。

3、算法迭代与工程化：跟踪模型在实际现场的运行效果——若因原料变化、催化剂性能劣化导致“模型漂移”，持续用更新的数据重新训练优化；提升算法工程化性能，满足生产线实时调整的需求。

4、跨团队协作与内部价值贡献：对外，和设备、材料以及自动化系统厂商和现场团队等配合，完成从数据驱动链条的延展和贯穿；对内，将实践沉淀的算法和程序整合到公司内部平台系统中，不仅让后续项目可快速复用，更重要的是形成公司最核心的数字价值资产。

1、基本条件：

（1）硕士及以上学历，计算机、自动化、数据科学、应用数学等相关专业，1年以上算法落地经验（有工业场景经验者优先，无经验但能独立完成工业数据算法案例者也可）；

（2）熟练使用Python编程，掌握时序和关系型数据库，能处理十万级时序数据；

（3）无不良职业记录。

2、算法技术基础：

（1）熟练掌握至少1种主流机器学习/深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），能独立搭建时序预测（如LSTM、Transformer等）、回归分类（如XGBoost、LightGBM）、智能优化（如遗传算法、粒子群优化）模型；

（2）理解工业（尤其是化工行业）数据的特点（多噪声、大时滞、多变量耦合），能通过特征工程（滑动窗口、时域/频域特征提取、异常值处理）解决数据质量问题，而非仅会用“标准数据集”跑模型。

3、工业场景适配与现场能力：

（1）对工业有情怀，必须要能够深入生产一线，了解真实的生产工艺流程，能听懂工艺和生产专家说的系统知识和碎片化经验描述，并转化为可表征和可分析的数据和算法模型；

（2）接受30%时间出差，公司未来会在不同地区建立试验线和量产线，能适应工厂现场环境和周边环境的影响。

4、落地思维与沟通能力：

（1）不追求“复杂算法炫技”，而是以“解决实际问题”为核心——若中试线数据量小，能放弃需要大量数据的深度学习模型，转而用传统统计学习+工艺规则的方法快速落地，先看到初步价值；

（2）能和非专业AI技术背景的团队成员进行价值导向沟通，用“这个算法模型落地能帮着减少2.3%的电解效能波动，相当于多赚X万”的务实表述，替代“我们用了Transformer自注意力机制”的技术术语。

5、内部贡献意识：

具备“沉淀复用”思维，在完成某个具体项目和业务目标后，能主动梳理可复用的算法模块、工具或经验文档，整合到公司内部平台，为团队后续项目节省开发时间，推动公司算法能力的规模化输出。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。

1、辅助工业数据处理与特征工程：跟着工程师整理绿色化工的生产数据（如温度、压力、能耗、收率数据），辅助完成数据清洗（处理缺失值、异常值）、时序数据切片（如按生产批次提取滑动窗口特征），协助标注“工艺异常数据”，为算法模型提供干净的“输入原料”。

2、算法模型的编写与调试：在工程师指导下，训练模型——比如用XGBoost辅助验证“温度波动与脱附率”的关联，或用LSTM辅助测试时序数据的预测效果；记录调试过程中的参数变化与结果，帮工程师整理“模型优化日志”。

3、配合工艺沟通与文档沉淀：跟着工程师参加与工艺和生产团队的沟通会，记录“工艺专家说的经验”，并协助转化为“算法可理解的特征描述”；同时，辅助整理可复用的工具文档（如“工业时序数据清洗步骤”“特征筛选的基础方法”），为公司内部平台的沉淀做基础工作。

4、参与现场调研与数据验证：跟着团队去生产一线，观察生产线的实际运行逻辑（如电解槽的工作流程、原料投放的节奏），协助记录“现场数据与系统数据的差异”，避免“办公室数据与实际生产脱节”。

1、基础技术能力：

（1）本科及以上学历（研一及以上优先），计算机、自动化、数据科学、应用数学、化工相关专业（懂一点化工基础者优先）；

（2）会用Python编程，熟悉基础数据处理库（Pandas、NumPy），了解至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch 者加分）；

（3）了解“时序数据”“特征工程”等技术概念，能理解“为什么工业数据需要处理大时滞问题”。

2、学习态度与工业情怀：

（1）对“工业生产+AI”有好奇心，愿意跟着去现场（不排斥车间环境、化工生产规范），能耐心听工艺专家讲生产逻辑；

（2）不追求“用复杂算法炫技”，能理解“先解决小问题（如辅助提升0.1%收率），再谈大突破”，愿意从基础的数据分析、文档整理做起。

3、沟通与配合能力：

（1）能清晰跟工程师反馈“数据处理中遇到的问题”（比如“某批次数据缺失太多，该怎么处理”），而不是闷头硬做；

（2）会用简单的语言整理“模型调试结果”（比如“调整窗口大小后，预测误差减少了5%”），方便团队快速理解。

4、时间要求：

每周能到岗4天及以上，至少实习3个月（能实习6个月者优先）。

实习薪资：（一线城市）本科220元/天，硕士260元/天，博士300元/天。

1、绿电-储能-化工直连算法体系搭建：

（1）针对光伏/风电的间歇性、波动性，设计AI落地可行解决方案，包括绿电功率短/中/长期预测（融合气象数据与发电特性）、化工产线可调节负荷建模（如电解槽、各种反应器的柔性负荷区间定义）；

（2）开发源荷协同优化算法（多目标寻优，平衡绿电消纳、产线收率、生产稳定性）、直连系统闭环控制算法（秒级响应绿电波动的产线参数调整）。

2、跨系统数据打通与特征工程：

（1）主导绿电侧（逆变器、SCADA 系统），储能侧（BMS、PCS）与化工侧（DCS系统）的数据链路搭建，处理多源异构数据（气象时序数据、发电实时数据、储能状态、产线工艺数据）；

（2）针对“绿电波动-产线响应”的时滞性、耦合性，设计专属特征工程（如绿电波动斜率、产线负荷弹性系数、电压频率偏差特征等）。

3、直连系统稳定性与工程化落地：

（1）跟踪绿电-化工直连现场的运行状态，解决“模型漂移”问题（如风电功率突变、储能PCS响应时滞、催化剂活性影响产线负荷等）；

（2）优化算法的实时性（ms），适配工业控制系统（如DCS和PLC）的接口要求，确保方案从试验线走向生产线稳定落地。

4、跨团队协作与技术沉淀：

（1）与与光伏/风电设备厂商、储能系统团队、化工工艺团队深度沟通，将“绿电消纳率提升”“产线波动控制”等业务目标，转化为算法可落地的问题；

（2）沉淀可复用的算法模块（如绿电预测通用模型、负荷柔性调控工具包），整合到公司内部平台，推动绿电-化工直连技术的规模化复制。

1、基本条件：

（1）学历：硕士及以上学历，计算机、自动化、数据科学、电气工程、能源动力等相关专业；

（2）经验：1年以上绿电（光伏/风电）相关算法落地经验（如功率预测、负荷调度）或化工产线能源优化经验者优先；无经验但能独立完成“绿电-负荷联动”相关算法案例者也可；

（3）工具：熟练使用Python编程，掌握时序数据库与关系型数据库，能处理百万级时序数据（绿电+化工双端并发数据）；

（4）其他：无不良职业记录。

2、核心技术能力：

（1）熟练掌握至少1种主流机器学习/深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），精通时序预测模型（如 Transformer、LSTM+气象因子融合模型）、多目标优化算法（如 NSGA-Ⅲ、改进型粒子群优化）、闭环控制算法（如模型预测控制MPC），有绿电功率预测或工业负荷调控经验者优先；

（2）理解绿电特性（光伏/风电的出力曲线、波动规律、影响因素），大储能 PCS/SOC/BMS 调控逻辑，与化工产线负荷特点（刚性/柔性负荷区分、关键设备启停约束、工艺参数调整边界），能处理多源异构数据的融合问题；

（3）熟悉至少1种工业通信协议（如 OPC UA、Modbus-TCP、IEC 61850），能对接绿电侧SCADA系统与化工侧DCS系统，有工业数据链路搭建或微电网控制经验者加分。

3、现场与落地能力：

（1）对工业有情怀，能深入绿电电站、化工产线现场，理解光伏板/风机的运行逻辑、储能PCS响应机理、化工设备的负荷调节极限，避免“办公室拍脑袋做方案”；

（2）接受 30%-40% 出差（绿电-化工直连现场调试、数据采集、效果验证），能适应电站与工厂的现场环境。

沟通与落地思维：

（3）不追求“复杂算法炫技”，以“解决实际问题”为核心——如绿电数据稀缺时，能结合机理（如光伏辐照度-功率关系）+少量数据快速搭建可用模型；绿电波动剧烈时，能设计“预测+缓冲+调控”的多层级方案；

（4）能与非AI背景的团队高效沟通，用务实表述，替代纯技术术语。

4、内部贡献意识：

具备“沉淀复用”思维，项目完成后主动梳理绿电预测模型参数库、产线负荷调控规则、直连系统接口规范等，为团队后续项目节省开发时间。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。

1、绿电-化工双端数据处理与特征工程：

（1）跟着工程师整理光伏/风电数据（辐照度、风速、发电功率、电压频率）与化工产线数据（负荷、温度、压力、收率）；

（2）辅助完成数据清洗（处理绿电波动导致的异常值、双端数据的时序对齐）、特征提取（如绿电波动幅度、产线负荷弹性、响应时滞特征等），为源荷协同算法提供干净的 “输入原料”。

2、直连相关算法的辅助开发与验证：

（1）在工程师指导下，辅助搭建绿电功率短期预测模型、验证产线负荷柔性区间（如反应器负荷调节范围与能耗关系）；

（2）记录参数调整与模型效果（如“加入XX特征后，预测误差降低X%”），整理“模型优化日志”。

3、跨团队沟通与文档沉淀：

（1）跟着工程师参加绿电设备厂商、化工工艺团队的沟通会，记录“绿电发电约束”“产线负荷调整边界” 等关键信息，协助转化为算法可理解的需求描述；

（2）辅助整理可复用工具文档（如 “绿电-化工数据时序对齐步骤”“功率预测特征筛选方法”），为公司内部平台沉淀基础。

4、现场调研与数据验证：

（1）跟着团队去绿电电站、化工生产一线，观察绿电设备的运行状态、化工产线的负荷调节逻辑；

（2）协助记录 “绿电侧数据与化工侧数据的差异”“现场波动与系统监测数据的偏差”，避免 “办公室数据与实际联动脱节”。

1、基础技术能力：

（1）学历：本科及以上学历（研一及以上优先），计算机、自动化、数据科学、应用数学、电力工程、电气工程、能源动力、化工相关专业（懂绿电或电力系统基础者优先）；

（2）编程：会用Python编程，熟悉基础数据处理库（Pandas、NumPy），了解至少一种机器学习框架（TensorFlow/PyTorch者加分）；

（3）认知：理解 “时序数据”“绿电波动性”“产线负荷” 等基础概念，能明白 “为什么绿电波动会影响化工产线稳定”。

2、学习态度与跨界情怀：

（1）对“绿电+化工+AI”有好奇心，愿意跟着去绿电电站、化工车间现场（不排斥工业环境、遵守生产规范）；

（2）能耐心听绿电专家讲发电逻辑、工艺专家讲用能规律，不局限于“坐在办公室调模型”；

（3）不追求“复杂算法炫技”，能理解“先解决小问题（如辅助提升绿电预测精度），再谈大突破”，愿意从基础的数据分析、文档整理做起。

3、沟通与配合能力：

（1）能清晰跟工程师反馈 “数据处理中遇到的问题”（比如 “绿电数据与产线数据时序不同步，该怎么对齐”），而不是闷头硬做；

（2）会用简单的语言整理 “模型调试结果”，方便团队快速理解。

4、时间要求：

每周能到岗4天及以上，至少实习3个月（能实习6个月者优先，可深度参与绿电-化工直连现场项目）。

实习薪资：（一线城市）本科220元/天，硕士260元/天，博士300元/天。

1、核心技术开发与机理研究

负责高性能、低成本的电解水制氢及CO₂电还原催化剂、电极、膜电极等关键材料的开发、优化与制备工艺研究。

运用电化学测试与原位表征技术，深入探究反应机理、衰减机制，为材料与结构设计提供理论指导。

2、电解槽设计与工程化

主导或参与电解槽（单池、电堆）的结构设计、仿真模拟与原型制造，重点关注传质、导电、密封与耐久性等工程问题。

负责电解槽性能测试体系的建立，包括活性、效率、稳定性、能耗等关键指标的评估与优化。

3、系统集成与工艺放大

对接系统工程师，将电解槽与供气、液体管理、电源控制等子系统进行集成调试。

探索并制定从实验室到中试放大的技术路径与工艺规范，解决放大过程中的技术难题。

4、技术领导与跨学科协作

领导或指导研发小组，制定技术方案并推动项目里程碑达成。

与材料、化学、机械、电气及自动化团队紧密合作，确保研发目标与产品需求的统一。

撰写高质量的技术报告、专利和科研论文，构建公司的技术知识产权壁垒。

1、教育背景：

拥有电化学、材料科学与工程、化学工程、应用化学等相关专业的博士学历，或硕士学历具备3年以上同等岗位研发经验。

2、专业知识：具备深厚的电化学基础，精通电极过程动力学。至少在其中一项领域有扎实经验：

（1）制氢方向：深刻理解碱性/PEM/高温固体氧化物电解水技术中的关键材料、部件与系统知识。

（2）CO₂还原方向：熟悉CO生成路径，掌握催化剂设计、膜电极构筑及产物分离分析技术。

3、技能经验：

（1）熟练掌握电解池/电解槽的组装、测试与性能评估方法。

（2）精通电化学工作站、阻抗谱等测试技术，并能使用气相/液相色谱等分析产物。

（3）具备良好的数据分析与解决问题的能力，能独立设计实验并分析复杂数据。

（4）拥有优秀的中英文文献读写能力及技术沟通表达能力。

三、优先考虑条件

1、在知名企业或实验室拥有电解槽相关中试及以上规模的研发或产业化项目经验。

2、同时具备制氢与CO₂还原两个领域的研发经历，或对其中之一有极深钻研，并对另一领域有强烈学习与应用意愿。

3、在顶级学术期刊发表过高水平研究论文，或作为主要发明人拥有相关授权发明专利。

4、具备一定的项目管理和团队协作经验，能带领小型技术团队攻坚。

薪资范围：面议

福利：五险一金，国定年假+企业年假，租房补贴、车辆补贴、其他福利等。