AI 应用工程师 / 机器学习... 15k-30k

合肥经验3-5年本科及以上算法工程师
岗位所属职位类型
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职位诱惑:

全职

职位描述:

主要职责
AI 调参系统开发:
- 负责设计、实现和优化用于仿真软件(simsopt)的 AI 辅助调参与自动化优化 pipeline。
- 探索并应用先进的机器学习算法(如贝叶斯优化、强化学习、代理模型等)来解决高维、
多目标的仿真参数优化问题。
- 构建、训练和评估用于加速参数搜索的代理模型。
仿真与 AI 的集成:
- 深入理解仿真软件(simsopt)的输入、输出和性能指标,明确优化目标与约束条件。
- 将 AI 调参模块与现有的仿真计算流程无缝集成,实现自动化的大规模参数扫描与评估。
- 分析仿真结果,与物理学家/工程师协作,验证 AI 所寻参数的有效性与物理合理性。
数据处理与实验分析:
- 管理仿真产生的参数与性能指标数据集,进行数据清洗、特征工程和分析。
- 设计并进行严格的实验,评估不同 AI 调参算法的性能、效率和鲁棒性。
- 通过可视化等方式,清晰呈现参数优化过程与结果,制作分析报告。
主要安全职责:
- 数据隐私与保护: 确保用于训练和调参的仿真数据(尤其是如果涉及敏感或专有数据)
得到妥善保护,如进行脱敏处理或在加密数据域内操作。
- 模型安全: 关注其开发的 AI 调参系统本身是否可能被攻击或产生有偏见的结果,确保算
法的鲁棒性。
- 代码与依赖安全: 确保其使用的 AI 框架(如 PyTorch)、数据科学库及其依赖项没有已知
的安全漏洞,及时更新。
- 流程安全: 在实验和部署过程中,避免将密钥、令牌等敏感信息硬编码在脚本中,使用
环境变量或云平台秘密管理服务。
平台与协作:
- 将成熟的 AI 调参工具产品化,提供友好的用户接口(如 Web 界面或 API)。
- 编写高质量、可复现的研究与工程代码。
- 与团队紧密协作,分享知识,并将研究成果转化为实际生产力。
任职要求
必备条件:
经验与技能:
- 3年以上机器学习/数据科学相关的项目经验,精通Python及其核心数据科学库(如 NumPy,
Scikit-learn, Pandas, Matplotlib 等)。
- 拥有至少一个使用机器学习进行参数优化、超参调优或自动化决策的实际项目经验。熟悉
贝叶斯优化、强化学习等前沿优化算法之一。
- 具备扎实的数学和统计学基础,能够理解算法背后的原理并进行合理调整。
- 熟练使用 Git 进行版本控制,具备良好的代码规范。
思维能力与领域知识:
- 具备强大的分析问题和解决问题的能力,能够将模糊的业务需求转化为明确的技术任务。
- 对理解物理模型、数学方程或工程仿真背后的原理有浓厚兴趣,不满足于做“黑盒”调参。
- 出色的沟通能力,能够与领域专家(如物理学家、工程师)有效协作。
加分项:
- 拥有使用主流机器学习框架(如 PyTorch, TensorFlow, JAX)的经验。
- 熟悉 simsopt 或类似科学计算、等离子体物理、CFD 仿真软件。
- 拥有科学计算、高性能计算或数值模拟相关背景。
- 有在 Linux 环境下开发和部署的经验,熟悉 Docker 等容器化技术。
- 在 GitHub 上有相关的开源项目或技术博客,展示了您的技术热情和能力。

工作地址

合肥 - 包河区- 高速中央广场-A座包河大道699号高速中央广场A座17楼查看地图
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    领域
  • 不需要融资

    发展阶段
  • 50-150人

    规模

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