1.数据源对接与支持

• 对接数据资源节点等数据来源，配合新材料大数据中心技术团队完成数据资源节点融通器的接入与使用培训；

• 开展数据融通发布规范培训，定期向数据源反馈融通数据量、使用量、数据质量等指标；

• 在中心门户网站建设数据资源节点门户页面及数据资源专区。

2.数据质量管理与体系建立

• 设计多级数据审核机制，研究智能化审核流程，对融通数据进行形式审查及合规性审查；

• 利用相关工具，开展数据完整性、一致性、重复性校验，确保符合相关数据标准与规则；

• 输出数据质量分析报告，建立材料数据质量管理体系，推动中心数据质量整体提升。

3.高质量数据集研发

• 基于中心已有数据，研发材料设计、性能预测等高质量数据集产品，明确数据集服务目标，设计数据集结构，定义数据实体与关系，指导数据采集与治理方向；

• 基于领域知识图谱与数据治理框架，通过多源异构数据提取、跨模态数据融合及语义增强技术，遵循FAIR原则构建并发布高质量材料数据集。

4.数据流通生态构建与协同

• 与其他部门协同设计数据服务接口和数据流通应用场景，构建数据价值释放体系；

• 配合运营团队开展数据市场化推广，探索生态合作模式。

1.教育背景：材料科学、大数据、计算机专业本科及以上学历。

2.经验要求：

• 有材料数据审核、质检或标准化工作经验者优先；

• 参与过材料领域数据库、数据平台相关项目，熟悉常用材料数据内容、形式和标准者优先；

• 持有数据治理认证者优先。

3.核心技能：

• 掌握数据质量评估方法论，了解材料数据、材料元数据的基本概念和特征；

• 熟悉Excel/Python基础操作，了解常见的数据治理工具，能够完成数据清洗、质量分析等操作。

4.能力素质：

• 良好的跨部门沟通能力与团队协作精神，协调各方推进项目；

• 具备数据思维与业务洞察力，能够识别并解决数据治理过程中的挑战和难题；

• 适应新材料行业特性，理解材料数据在全链条的应用价值。

5.加分项：

• 参与过材料基因工程相关数据治理项目；

• 具备机器学习、人工智能等先进技术在数据治理与数据分析中的应用经验；

• 熟悉《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，具备数据安全意识。

1.用户需求分析与环境适配

评估用户现有IT环境（服务器、网络、中间件）与新材料大数据中心自研软件产品的兼容性，分析用户业务流程，定义系统集成接口与数据交互规范，输出《定制化交付方案》;调整软件前后端服务参数，适配用户登录与权限管理体系。开发跨域通信解决方案，保障前后端数据交互稳定性。制定《系统兼容性测试用例》，覆盖主流浏览器与操作系统。

2.实施部署与系统集成

实施部署与系统集成:设计软件部署交付方案，满足用户SLA要求。输出《接口集成规范》，定义API入参/出参标准与安全认证机制;部署生产环境，完成Docker容器化封装与K8S集群调度配置，配置Nginx反向代理与HTTPS证书，实现安全访问控制。初始化数据库表结构，导入用户基础数据。

3.技术支持与持续优化

协调研发团队制定版本发布计划，完成升级包制作与兼容性测试。输出《版本升级报告》，包含新功能说明与旧版本回滚方案;建立用户反馈跟踪机制，响应问题修复需求并推动研发团队解决。沉淀《典型问题案例库》，包含问题现象、根因分析与解决方案;定期组织用户培训，讲解新版本功能与操作实践。编制《系统维护手册》，包含日常巡检项与故障应急预案。

1.计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备材料科学与计算机科学/数据科学/人工智能等交叉学科背景者优先

2.具有企业级系统实施或软件产品交付经验，有ITIL/DevOps认证者优先

3.熟悉B/S架构(Vue+Java/Python)软件交付流程，具备版本管理与持续集成经验者优先

4.精通系统集成方法论，能独立完成接口设计与联调测试

5.掌握主流监控工具，具备故障根因分析能力

6.熟悉敏捷开发流程，能协调研发团队完成需求排期与进度跟踪

7.能将用户反馈转化为可执行的技术优化任务

8.能提前识别升级过程中的兼容性风险并制定预案

9.具备同时对接用户、研发团队与生态伙伴的沟通能力

10.有材料科学、工业互联网领域项目经验者优先

1、前沿信息收集与内容生产

• 系统性地跟踪、搜集并深度研究国内外在材料基因工程、材料数据资源、材料智能化研发、AI+材料产业应用等领域的前沿动态；

• 基于前沿动态与门户网站、公众号各栏目的匹配程度进行独立策划、撰写和编辑高质量内容稿件，进行格式校对与发布。

2、数据分析与内容运营策略制定

• 整合分析网站访问日志、产品使用数据、用户留言反馈、公众号后台等多维度信息，深度洞察用户需求与行为模式；

• 基于用户数据科学规划门户、公众号各栏目（如政策动态、技术前沿、案例展示等）的内容更新节奏、主题方向与推广策略。

3、团队协作与对接：高效协同内部各团队，形成工作机制，确保内容运营策略的有效落地。

1、教育背景：

材料科学、化学、物理、计算机、数据科学、信息管理或相关理工科专业应届本科及以上学历。

2、核心能力：
• 信息处理与编辑写作能力：熟练掌握各类学术数据库（如Web of Science, Scopus等）、互联网检索工具及行业新媒体渠道，具备高效、精准的信息检索与甄别能力；具备优秀的文字功底，能够清晰、准确、有逻辑地提炼复杂技术信息的核心要点，擅长撰写技术类摘要、短评或分析报告。
• 数据分析思维：具备基础的数据分析能力，能熟练使用Excel等工具处理数据，并能从数据中发现问题、提炼观点。
• 沟通与协同：具备优秀的跨团队沟通与协作能力，能清晰表达想法，并有效推动项目进展。
• 执行力与创新力：有强烈的责任心和自驱力，并敢于提出创新的运营想法。

3、专业素养：

• 对新材料、大数据、人工智能等前沿科技领域有浓厚兴趣和持续关注，具备良好的科学素养。

• 语言能力：大学英语四级（CET-4）或同等水平以上，能熟练阅读并准确理解英文专业文献，进行中文文档的初步翻译和校对。

4、加分项：

有科技媒体、行业研究、咨询公司或大型互联网平台内容运营实习/项目经验者优先、会使用内容编辑工具（秀米）等优先、能够提前进入实习者优先。

需求背景：

2024年10月，工业和信息化部、财政部、国家数据局联合印发《新材料大数据中心总体建设方案》，部署启动我国新材料大数据中心建设。新材料大数据中心定位于促进新材料科技和产业创新发展的新型研发基础设施，立足机制创新，构建新材料数据资源中心；立足协同创新，构建加速新材料应用数据产品开发的研发中心；立足成果转化，提供材料数据基础产品和定制化服务，构建大中小企业融通发展、促进产业整体能力提升的服务中心。以“公益性、权威性、国际化、可持续”为宗旨，构筑“1+N”的架构体系（1个主平台、N 个数据资源节点），实现科技、产业等材料数据的融通和应用。主平台重点开展基础设施搭建、统一门户建设、标准规范制定、数据流通体系构建、数据技术和产品研发，面向全社会提供数据服务。主平台以边设计、边建设、边运行、边服务的模式加快推进建设工作，以公益服务为牵引，逐步实现稳定运行。目前，统一服务门户测试版（https://www.matbd.cn）已于2025年5月6日上线试运行，公开征求社会各界意见和建议。北京云智材料大数据研究院作为新材料大数据中心建设运营的专职化机构，在数据资源融通治理、软件产品研发、统一门户运维服务方面承担大量具体工作，现面向在校生开放实习岗位，助力国家材料数据资源体系和服务能力建设。

岗位职责：

1. 数据源对接与支持

• 协助对接数据资源节点，配合完成融通器接入培训及使用指导；

• 参与数据融通规范培训，定期统计反馈数据融通指标；

• 协助数据资源节点完成门户页面及专区建设。

2. 数据质量辅助管理

• 学习多级数据审核机制，协助开展形式审查及合规性检查；

• 使用数据校验工具，协助完成完整性、一致性等基础质量校验；

• 整理数据质量分析报告，参与材料数据质量管理体系建设。

3. 数据集研发支持

• 基于中心数据资源，协助设计材料设计/性能预测类数据集产品；

• 学习领域知识图谱构建方法，参与多源数据融合及语义增强实践；

• 遵循FAIR原则协助完成数据集发布流程。

4. 数据生态协同支持

• 协助设计数据服务接口及应用场景方案；

• 配合开展数据服务市场调研及生态合作模式探索。

任职要求：

1. 教育背景：材料科学、大数据、计算机或相关专业本科/硕士在校生（2026届及之后毕业）。

2. 经验要求：

• 有课程项目或实习涉及材料数据审核、质检者优先；

• 参与过数据库/数据平台相关实践项目者优先；

• 了解数据治理基础理论者优先。

3. 技能要求：

• 熟悉Excel基础操作，了解Python数据处理优先；

• 了解材料数据基本概念及特征；

• 具备基础的数据清洗、分析能力。

4. 能力素质：

• 良好的跨部门沟通能力，可协调各个层级和部门的多方需求；

• 具备数据思维与业务洞察力，能够识别并协助解决数据治理过程中的挑战和难题；

• 适应新材料行业特性，理解材料数据在全链条的应用价值。

实习收获：

• 深度参与新材料大数据中心建设实践；

• 行业专家导师一对一指导；

• 表现优异者可获得实习证明及转正机会；

• 接触前沿材料数据治理技术体系。

1.数据治理与质量管理

• 设计并实施多级数据审核机制，研究并优化智能化审核流程，确保融通数据的形式与内容合规；

• 利用数据治理工具，执行数据完整性、一致性、重复性校验，保障数据质量符合相关标准与规则；

• 定期输出数据质量分析报告，建立并持续优化材料数据质量管理体系，推动中心数据质量整体提升。

2.软件开发与工具实现

• 开发数据治理相关工具，提升数据处理效率与自动化水平；

• 参与软件产品的设计、编码、测试及维护工作，确保软件产品的稳定运行与持续优化；

• 与其他部门紧密合作，设计并实现数据服务接口，促进数据流通与应用场景的构建。

3.数据分析与数据集研发

• 运用数据分析技术，挖掘数据价值，为材料研发、生产及应用提供数据支持；

• 开发材料设计、性能预测等高质量数据集产品，明确数据集服务目标，设计数据集结构，定义数据实体与关系，构建并发布高质量材料数据集，推动数据共享与利用。

4.数据流通生态构建与协同

• 与其他部门协同设计数据服务接口和数据流通应用场景，构建数据价值释放体系；

• 配合运营团队开展数据市场化推广，探索生态合作模式。

1.教育背景：计算机、大数据、软件工程专业本科及以上学历。

2.经验要求：

• 有数据治理、数据分析或软件开发经验者优先；

• 参与过数据库、数据平台或相关软件项目开发，熟悉软件开发流程与数据治理规范者优先；

• 持有数据治理、软件开发相关认证者优先。

3.核心技能：

• 熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java等），能够独立完成软件模块开发；

• 熟悉数据治理工具与方法，了解数据质量评估、数据清洗、数据集成等关键技术；

• 能够运用数据分析工具进行数据挖掘与价值发现。

4.能力素质：

• 良好的跨部门沟通能力与团队协作精神，协调各方推进项目；

• 具备较强的问题解决能力与创新能力，能够在复杂环境中找到有效解决方案；

• 对新材料行业有一定了解，理解材料数据在全链条中的应用价值与发展趋势。

5.加分项：

• 参与过数据治理、数据分析或软件开发相关项目；

• 具备机器学习、人工智能等先进技术在数据治理与数据分析中的应用经验；

• 熟悉《数据安全法》、《个人信息保护法》等相关法律法规，具备数据安全意识。