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　　2024鄭州鄭東新區龍子湖新能源實驗室招聘若干人，招聘條件及薪酬待遇請看正文獲取。

　　龍子湖新能源實驗室是河南省委、省政府批準建設的省實驗室，于2022年12月正式成立，由河南大學與鄭州中科新興產業技術研究院牽頭成立。實驗室面向“雙碳”及能源轉型，開展戰略性、先導性、前瞻性重大變革性技術及共性基礎研究，打造風光電及生物質能、氫能儲能、低碳工業用能及多能互補智慧系統的“產-儲-用”創新鏈條。根據總體科研布局設立三大研究中心，開展關鍵技術研究及重大成果轉化。實驗室實行“科技創新，人才引領”的發展戰略，堅持匯聚海內外優秀人才，竭誠歡迎有志之士加盟!

　　崗位職責：負責鈣鈦礦太陽能電池材料研發、器件制備、大面積組件等相關研究。

　　1、博士應發表SCI文章2篇及以上，碩士應發表SCI文章1篇及以上，有大面積鈣鈦礦組件制備行業工作經驗者可免除此條件;

　　3、具有較強的團隊精神及適應能力，能夠服從團隊安排并根據工作需要迅速開展工作。

　　專業要求：材料化學、有機化學和器件物理等相關專業，從事有機材料合成及太陽能電池器件制備方向者優先

　　2、從事新型疊層太陽能電池(全鈣鈦礦、OPV/鈣鈦礦、鈣鈦礦/硅基)相關材料合成及器件制備;

　　3、具有較強的團隊精神和適應能力，能夠根據工作需要迅速開展工作，盡快到崗者優先。

　　崗位職責：負責高分子聚合、連續纖維增強復合材料制備(真空灌注、拉擠等工藝)、風電葉片設計與制備。

　　專業要求：高分子材料工程、材料加工 開云網址 kaiyun官方入口工程、材料學、材料物理與化學等相關專業背景

　　崗位職責：負責天然高分子材料的紡絲成型、新型功能材料的設計與制備等方向的技術研發。

　　崗位職責：負責鋰離子電池/鋰漿料電池的設計、開發、制備等方向的技術研發。

　　崗位職責：負責鈉離子電池電解液及高比能鈉離子電池設計、開發、制備等方向的技術研發。

　　專業要求：電化學、材料化學、化學工程等相關專業，具有從事液流電池研發經驗者優先

　　3、具有量化計算或分子模擬研究經歷，掌握1-2個常用計算模擬軟件，熟練使用Python或其他編程語言;

　　招聘團隊：氫能儲能中心-氫能課題組招聘人數：博士5-10人，碩士5-10人

　　崗位職責：高壓氣態儲氫、低溫液態儲氫、液態載體可逆儲放氫關鍵材料開發與應用、固態儲氫材料的開發與應用、加氫站關鍵裝備研制及系統組建等儲氫相關技術。

　　崗位職責：電解水催化劑開發、膜電極噴涂、器件組裝及測試、電堆集成;電解水自動化操作系統及原位診斷技術開發。

　　崗位職責：非均相氨合成催化劑設計與放大制備、高溫固體電解質與電化學氮氣轉化，氨合成工藝優化與技術經濟分析、柔性控制與系統集成氨合成放大設備的運轉與維護。

　　崗位職責：燃料電池催化劑開發、膜電極噴涂、器件組裝及測試、電堆集成及原位診斷技術開發。

　　4、有較強的科研能力和學術研究潛力，對科研工作具有濃厚興趣，恪守科研道德和學術規范，學風正派、誠實守信。

　　1、根據需求分析物理模型或系統的內在機理，建立數字孿生產品的數字孿生模型;

　　3、基于機器學習、深度學習等技術開發智能優化、智能預警和生產管理決策系統;

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　　專業要求：材料化學、有機化學和器件物理等相關專業，從事有機材料合成及太陽能電池器件制備方向者優先

　　2、從事新型疊層太陽能電池(全鈣鈦礦、OPV/鈣鈦礦、鈣鈦礦/硅基)相關材料合成及器件制備;

　　3、具有較強的團隊精神和適應能力，能夠根據工作需要迅速開展工作，盡快到崗者優先。

　　崗位職責：負責高分子聚合、連續纖維增強復合材料制備(真空灌注、拉擠等工藝)、風電葉片設計與制備。

　　專業要求：高分子材料工程、材料加工工程、材料學、材料物理與化學等相關專業背景

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　　崗位職責：負責鈉離子電池電解液及高比能鈉離子電池設計、開發、制備等方向的技術研發。

　　專業要求：電化學、材料化學、化學工程等相關專業，具有從事液流電池研發經驗者優先

　　3、具有量化計算或分子模擬研究經歷，掌握1-2個常用計算模擬軟件，熟練使用Python或其他編程語言;

　　崗位職責：高壓氣態儲氫、低溫液態儲氫、液態載體可逆儲放氫關鍵材料開發與應用、固態儲氫材料的開發與應用、加氫站關鍵裝備研制及系統組建等儲氫相關技術。

　　崗位職責：電解水催化劑開發、膜電極噴涂、器件組裝及測試、電堆集成;電解水自動化操作系統及原位診斷技術開發。

　　崗位職責：非均相氨合成催化劑設計與放大制備、高溫固體電解質與電化學氮氣轉化，氨合成工藝優化與技術經濟分析、柔性控制與系統集成氨合成放大設備的運轉與維護。

　　崗位職責：燃料電池催化劑開發、膜電極噴涂、器件組裝及測試、電堆集成及原位診斷技術開發。

　　4、有較強的科研能力和學術研究潛力，對科研工作具有濃厚興趣，恪守科研道德和學術規范，學風正派、誠實守信。

　　1、根據需求分析物理模型或系統的內在機理，建立數字孿生產品的數字孿生模型;

　　3、基于機器學習、深度學習等技術開發智能優化、智能預警和生產管理決策系統;