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一、能力資格要求
1. 專業(yè)基礎(chǔ)：具備數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)建模等相關(guān)專業(yè)學(xué)歷，掌握數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)理論知識，熟悉數(shù)據(jù)分析流程與方法。
2. 技術(shù)能力：熟練使用 Python、R 等至少一種數(shù)據(jù)分析編程語言，能夠運用 Pandas、Numpy、Matplotlib 等常用數(shù)據(jù)處理與可視化庫；對大模型技術(shù)有一定研究，熟悉生成式 AI 等相關(guān)知識。
3. 項目經(jīng)驗：有實驗規(guī)劃設(shè)計或數(shù)據(jù)分析相關(guān)項目經(jīng)驗，能夠獨立完成實驗方案設(shè)計、數(shù)據(jù)收集與處理；熟悉作戰(zhàn)仿真的基本概念、流程與模型構(gòu)建方法，具備作戰(zhàn)仿真領(lǐng)域經(jīng)驗者優(yōu)先。
4. 其他能力：具有良好的邏輯思維與問題解決能力；擁有較強的學(xué)習(xí)能力，能夠快速掌握新的技術(shù)與工具；具備優(yōu)秀的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能與不同專業(yè)背景的人員高效合作；編寫相關(guān)技術(shù)文檔，記錄開發(fā)過程、技術(shù)方案與測試結(jié)果等。
二、崗位職責(zé)
1. 實驗規(guī)劃設(shè)計：深入研究仿真系統(tǒng)的模型能力，結(jié)合項目需求，制定科學(xué)合理的實驗規(guī)劃與方案，明確實驗?zāi)繕?biāo)、流程、參數(shù)設(shè)置等內(nèi)容，確保實驗設(shè)計的可行性與有效性。
2. 實驗數(shù)據(jù)評估：基于仿真系統(tǒng)輸出的仿真結(jié)果數(shù)據(jù)，構(gòu)建完善的指標(biāo)體系，運用合適的算法與工具進行指標(biāo)計算與數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，形成數(shù)據(jù)評估報告，為項目決策提供依據(jù)。
3. AI 輔助探索：積極探索大模型技術(shù)在試驗規(guī)劃設(shè)計和實驗數(shù)據(jù)分析評估中的應(yīng)用，嘗試?yán)么竽Ｐ瓦M行實驗方案優(yōu)化、數(shù)據(jù)特征提取與預(yù)測分析等工作，推動技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。
4. 系統(tǒng)開發(fā)與維護：負責(zé)實驗規(guī)劃設(shè)計與實驗數(shù)據(jù)評估分系統(tǒng)的需求分析、架構(gòu)設(shè)計、代碼編寫、調(diào)試與優(yōu)化工作；參與系統(tǒng)測試，及時修復(fù)系統(tǒng)漏洞和解決技術(shù)問題；根據(jù)業(yè)務(wù)需求和技術(shù)發(fā)展，對系統(tǒng)進行持續(xù)迭代和升級，保障系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運行。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求，對作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)提出數(shù)據(jù)采集需求。