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民企 科技 收录 2026.09.24

鼎犀智创2027届校园招聘正式启动

鼎犀智创2027届校园招聘正式启动

鼎犀智创(Rhinovate™)成立于2025年,依托北京大学科研力量孵化,是一家由Physical AI驱动的新材料研发公司,在深圳、北京、上海、香港四地设有办公室,已完成Pre-A轮融资。公司致力于构建面向新材料研发的新一代智能基础设施,深度融合高通量实验表征、智能谱学分析、大规模预测、结构性数据分析及自主实验设计与规模化制备等全栈技术能力。

所属企业 鼎犀智创
工作地点 北京、深圳、香港、全国
学历要求 2027届海内外硕博毕业生、在校生及青年研究者
招聘批次 2027届校园招聘
硕博 深圳 香港 北京 青年科学家碳索计划 材料科学 人工智能 科研工程

招聘公告与岗位信息

招聘概览

  • 招聘批次:2027届校园招聘

  • 项目名称:AI for Materials 青年科学家“碳”索计划

  • 面向方向:材料科学、人工智能、科研工程等方向

  • 面向人群:2027届海内外硕博毕业生、在校生及青年研究者

  • 活动时间:2026年9月-11月

  • 活动城市:深圳·香港·北京

关于鼎犀智创(Rhinovate™)

成立于2025年,依托北京大学科研力量孵化,核心团队成员来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等,是一家由Physical AI驱动的新材料研发公司,在深圳、北京、上海、香港四地设有办公室,已完成Pre-A轮融资。

公司致力于构建面向新材料研发的新一代智能基础设施,深度融合高通量实验表征、智能谱学分析、大规模预测、结构性数据分析及自主实验设计与规模化制备等全栈技术能力,打造从数据到应用、从设计到生产的全生命周期解决方案。

核心目标在于构建具备自主进化能力的智能研发操作系统,以AI驱动物质发现与性能预测,实现从“经验试错”向“智能设计”的范式跃迁,最终为新能源、半导体、生命健康等领域的关键材料突破提供持续创新的智能引擎,加速形成AI for Materials的新质生产力。

我们在构建什么

材料研发,不应该只是一次次彼此孤立的计算和实验。我们把计算设计、物理模拟、自动化实验与数据反馈连接起来,让科研系统在真实结果中持续学习。

  1. 计算设计

  2. 物理模拟

  3. 实验验证

  4. 数据反馈

让材料研发从依赖经验的反复试错,走向由数据、模型与实验共同驱动的智能闭环。

相关平台:RhinoAI、RhinoLab

为什么加入鼎犀

面对真实问题、参与完整链条,和顶尖科学家与工程师伙伴共同工作,让人人成果进入技术体系、研发流程与产业现场。

  • 真实科学问题

  • 完整研发链条

  • 顶尖团队共事

  • 清晰个人影响

关键数据

指标 数值
融资阶段 Pre-A轮融资
研发人员硕博学历占比 80%+
研发支出投入 85%+
专利申请布局 100+
奖项与行业认可 深圳市“种子独角兽企业”

关注我们

点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。

编辑:徐立冕

审核:吕海峰

融资阶段:Pre-A轮融资

招聘流程

2026年9月-11月
校园招聘活动

在深圳、香港、北京开展2027届校园招聘活动

投递建议

确认方向匹配

本次招聘面向材料科学、人工智能、科研工程等方向,投递前请确认自身研究方向与AI for Materials的交叉领域相关。

关注时间窗口

活动时间为2026年9月-11月,覆盖深圳、香港、北京三地,建议提前规划行程与投递节奏。

突出科研能力

公司研发人员硕博学历占比80%+,研发支出投入85%+,准备材料时可重点展示科研项目、论文或专利成果。

常见问题 FAQ

鼎犀智创2027届校园招聘面向哪些人群?

本次招聘面向2027届海内外硕博毕业生、在校生及青年研究者。方向覆盖材料科学、人工智能、科研工程等。如果你属于上述届别和学历层次,且研究方向与AI for Materials相关,可以重点关注。建议提前准备科研经历与成果材料。

鼎犀智创校招:这次校园招聘的活动时间和城市安排是怎样的?

活动时间为2026年9月-11月,覆盖深圳、香港、北京三地。求职者可根据所在城市选择参与场次。建议提前关注鼎犀智创公众号获取更多资讯要闻。跨城市参与需提前规划行程与时间。

鼎犀智创是一家什么样的公司?

鼎犀智创(Rhinovate™)成立于2025年,依托北京大学科研力量孵化,是一家由Physical AI驱动的新材料研发公司。公司在深圳、北京、上海、香港四地设有办公室,已完成Pre-A轮融资。核心团队成员来自北京大学、清华大学、剑桥大学、斯坦福大学、麻省理工学院等。公司致力于构建面向新材料研发的新一代智能基础设施。

加入鼎犀智创可以参与哪些工作方向?

公司把计算设计、物理模拟、自动化实验与数据反馈连接起来,让科研系统在真实结果中持续学习。具体包括计算设计、物理模拟、实验验证、数据反馈四个环节。求职者可参与完整研发链条,面对真实科学问题。适合希望将AI与材料研发结合的研究者。

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