工作职责

1.机理建模与算法研发：面向工业复杂过程，构建高精度机理模型、激励响应模型等，完成过程机理抽象与偏微分方程（PDE）建模；

2.智能仿真与快速求解：研究并实现多物理场耦合PDE的快速求解、参数化预测、降阶建模与实时仿真；探索数据-机理融合的技术方法在工业仿真、控制、优化等领域的前沿应用场景储备；

3.工程交付与边缘部署：完成模型轻量化、推理加速与边缘部署，支撑工业在线仿真、前馈控制、工艺优化与智能决策；支持算法模型在工业为主的具体应用场景中的可靠交付落地；

4.平台开发与产品思维：参与机器学习/深度学习方法在科学计算方向的计算引擎及平台开发；具备一定的产品抽象思维和研发经历，推动算法成果向可复用、可扩展的平台能力转化；

5.调度算法与系统开发：参与半导体制造等设备调度需求分析，设计调度算法及系统模块架构；负责调度系统功能开发与维护，包括代码编写、系统集成及性能调优，提升系统响应速度和资源利用率；执行系统测试、缺陷修复，保障系统稳定运行，并撰写开发文档、用户手册及技术报告。

任职资格

1.人工智能、运筹学、流体力学、应用数学、计算数学、计算机、自动化等相关专业，硕士研究生学历应届毕业生；

2.扎实掌握偏微分方程（PDE）、数值解法、计算流体力学、传热传质学基础，具备工业过程机理建模能力；

3.熟练掌握PINN及其变体、FNO/神经算子方法，具备高维动态场预测、超分辨率重构、快速仿真经验；同时具备多物理场耦合建模与仿真经验，熟悉CFD/传热/传质/相变等仿真流程，能完成模型对标与误差分析；

4.熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握自动微分、梯度优化、数据集构建、模型训练与调试全流程；有工业过程建模+PINN/FNO实际项目落地经验，具备降阶模型、实时仿真、工业控制闭环经验者优先；

5.熟练掌握C#、Python、C++、Java中至少一种语言，编程基础扎实，代码规范良好；对设备调度系统有一定认知或浓厚兴趣，了解半导体制造基本流程及常见工艺设备者优先；

6.具备优秀的科研能力、算法抽象能力与工程化落地能力；良好的沟通协作能力，能独立分析并解决问题，乐于学习新技术，适应快速变化的技术环境；

7.特别优秀者，可适当放宽条件。