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崗位職責:
1. 參與數字孿生系統的建模與實現，支持工業場景的虛擬仿真與優化。
2. 開展物理仿真相關研究，開發高精度仿真模型，結合實際工程數據進行驗證。
3. 探索并實現基于 PINN 的物理約束深度學習算法，解決復雜 PDE（偏微分方程）問題。
4. 協助撰寫技術報告、論文及項目文檔，支持團隊技術交流與成果展示。
5. 與團隊合作，推動算法在實際生產環境中的應用落地。

崗位亮點
61 接觸前沿技術：數字孿生、物理仿真、AI 與工業結合。
61 提供真實工業場景數據與應用機會。
61 靈活工作時間，支持學術研究與實踐結合。


任職要求:
61 學歷背景：在讀博士或碩士，計算機科學、應用數學、機械工程、自動化、物理或相關專業。
61 技術能力：
o 有數字孿生、物理仿真、PINN等一項或多項研究經驗
o 熟悉數值計算、偏微分方程求解方法（如有限元、有限差分）。
o 掌握至少一種深度學習框架（TensorFlow、PyTorch）。
o 了解數字孿生概念及其在工業場景的應用。
61 加分項：
o 有多場耦合模擬仿真與建模經驗
o 有ansys等仿真軟件的應用
o 有 PINN 或物理約束機器學習相關研究經驗。
o 熟悉高性能計算（HPC）、并行計算或 GPU 加速。
o 有發表高水平論文或參與科研項目的經歷。