岗位职责:
1.参与构建面向工业场景的物理 AI 系统,实现基于深度学习的物理建模与仿真加速算法;
2.针对多物理场、多尺度问题,开发高效、稳定的代理模型与快速预测算法,并完成系统验证与性能优化;
3.参与工业智能体系统的工程化实现,构建任务分解、工具调用与多步骤执行框架;
4.支撑“建模 → 求解 → 分析 → 优化”的自动化流程落地,提升系统稳定性与可扩展性;
5.将算法原型转化为可训练、可部署、可规模化运行的工程级系统,与 Infra / HPC 团队协作优化训练与推理效率。
岗位要求:
1.硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、应用数学、计算力学、工程力学或相关专业;
2.具备扎实的机器学习与深度学习基础,熟练使用 PyTorch 等主流框架;
3.具备良好的工程能力,能够独立完成模型实现、实验设计与性能优化;
4.具备物理 AI或智能体方向之一的实践经验。
加分项:
1.有工业软件(CAE / CAD / 仿真平台)相关经验;
2.熟悉分布式训练、高性能计算或 GPU 优化;
3.有多模态建模或复杂数据处理经验(如网格数据、场数据、时序数据等);
4.有完整项目落地经验,能够推动算法从实验室走向实际应用;
5.有开源项目或竞赛经历。