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1.制定并實施采樣實驗策略，將復(fù)雜的計算機模型或模擬器與觀察到的實驗或現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行校準；
2.識別并描述我們建?？蚣苤兴械牟淮_定性來源（例如，參數(shù)、模型形式、實驗性不確定性）；
3.分析并將這些不確定性通過模型進行傳播，以生成概率預(yù)測并量化模型預(yù)測的可信度；
4. 設(shè)計、擬合和解釋 BSS-ANOVA 模型，以執(zhí)行敏感性分析，識別有影響的輸入，并為計算成本高昂的模擬創(chuàng)建高精度的仿真模型（元模型）；
5.研究、倡導(dǎo)并應(yīng)用貝葉斯統(tǒng)計、不確定性量化和仿真建模領(lǐng)域的最新尖端技術(shù)；
6.與領(lǐng)域科學家、工程師和產(chǎn)品經(jīng)理密切合作，理解模型需求，并向技術(shù)和非技術(shù)利益相關(guān)者有效傳達不確定性量化結(jié)果；
7.開發(fā)健壯、文檔完善的代碼和流程，將不確定性量化標準化為我們建模工作流的一部分；
8.參與團隊日常管理事務(wù)的執(zhí)行，完成上級交辦的其它工作。

1.擁有統(tǒng)計學、應(yīng)用數(shù)學、數(shù)據(jù)科學、工程學或相關(guān)定量領(lǐng)域的碩士或博士學位，并具備扎實的統(tǒng)計學理論基礎(chǔ)；
2.在參數(shù)校準和不確定性量化方面，擁有統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)科學或研究的專業(yè)經(jīng)驗；
3.擁有經(jīng)實踐證明的、親手操作Bayesian Smoothing Spline ANOVA(BSS-ANOVA)的經(jīng)驗，或使用密切相關(guān)的基于高斯過程的方法進行仿真和敏感性分析；
4.深刻理解貝葉斯統(tǒng)計，包括先驗設(shè)定、后驗采樣（如MCMC、哈密頓蒙特卡洛）和模型檢驗；
5.精通R和/或Python，并具有相關(guān)統(tǒng)計庫的使用經(jīng)驗；
6.在實驗設(shè)計、敏感性分析和回歸技術(shù)方面有扎實的基礎(chǔ)；
7.優(yōu)秀的問題解決能力，以及獨立處理復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)的能力；
8.有其他不確定性量化軟件或框架的使用經(jīng)驗、處理計算成本高昂的模型或模擬器的經(jīng)驗、熟悉高性能計算 (HPC)環(huán)境和并行計算、在相關(guān)科學會議或期刊上有發(fā)表論文或進行演講經(jīng)驗者優(yōu)先錄用