岗位职责
- 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 - 参与能源、电力、化工等流程工业的过程控制、调度优化相关领域的模型应用开发 - 支持完成算法模型在上述流程工业为主的具体应用场景的可靠交付落地 - 探索数据机理融合的技术方法在工业仿真、控制、优化领域的其他前沿应用场景储备 - 具备一定的产品抽象思维和研发经历，如智控优化平台工具或具体场景的智能应用软件
职位要求
- 拥有计算机、能源动力、化工、工程物理等相关学科的硕士或博士学位优先 - 具备扎实的工业仿真、自动控制实践经验，精通 PID、MPC、自适应控制等常见算法开发，并有丰富的工程调试经验 - 具备扎实的机器学习、科学计算理论基础，精通深度学习、强化学习、微分方程、数值计算等基础算法 - 具备较强的编码能力，熟悉 Paddle、TensorFlow、PyTorch 等深度学习开发框架，能够确保工业 AI 的工程化落地 - 有较强的代码能力，具备各类竞赛获奖经历（如 Kaggle、天池、DF、DC 等比赛平台）或 ACM 编程竞赛经历，或代码开源在 GitHub 上并有较大影响者优先 - 具备深厚的工业背景（能源、化工、钢铁等），并在核心期刊上发表过有影响力论文者优先
