團(tuán)隊使命（Mission）
在全球能源轉(zhuǎn)型與碳中和目標(biāo)加速推進(jìn)的時代背景下，可控核聚變被廣泛認(rèn)為是實現(xiàn)長期、可持續(xù)、零碳能源的關(guān)鍵技術(shù)路徑之一。隨著高溫超導(dǎo)、先進(jìn)制造與計算能力的快速發(fā)展，聚變裝置的工程可行性與物理可行性正迎來關(guān)鍵窗口期。
仿星器作為一種具備穩(wěn)態(tài)運行潛力的磁約束聚變裝置，其三維幾何復(fù)雜性使得傳統(tǒng)基于人工經(jīng)驗與局部掃描的設(shè)計方法面臨巨大的計算與人力瓶頸。新一代仿星器設(shè)計問題本質(zhì)上已演變?yōu)橐粋€高維、多目標(biāo)、強物理約束的復(fù)雜優(yōu)化問題。
我們的團(tuán)隊致力于構(gòu)建 下一代 AI 驅(qū)動的仿星器設(shè)計與優(yōu)化平臺，將大規(guī)模物理仿真、生成式模型、智能體系統(tǒng)與物理約束機(jī)器學(xué)習(xí)深度融合，打造端到端的自動化設(shè)計—評估—優(yōu)化閉環(huán)。我們的目標(biāo)是：將傳統(tǒng)需要數(shù)月到數(shù)年的仿星器設(shè)計與參數(shù)優(yōu)化流程，轉(zhuǎn)變?yōu)榭蓴U(kuò)展、自動化、由 AI 驅(qū)動的智能設(shè)計體系，顯著加速新型高性能仿星器構(gòu)型的發(fā)現(xiàn)與工程優(yōu)化，為聚變能走向工程化與商業(yè)化提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
主要職責(zé)
* 管理仿真產(chǎn)生的參數(shù)與性能指標(biāo)數(shù)據(jù)集，開展系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)管理、清洗與分析。
* 設(shè)計并執(zhí)行嚴(yán)格的算法實驗，對不同 AI 調(diào)參算法的性能、效率與魯棒性進(jìn)行評測與對比。
* 通過可視化與報告等方式，清晰呈現(xiàn)參數(shù)優(yōu)化過程與結(jié)果，支撐技術(shù)決策與科研匯報。
職位技能要求（Required）
* 扎實的數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計基礎(chǔ)，能夠設(shè)計與執(zhí)行嚴(yán)謹(jǐn)?shù)乃惴▽嶒炁c對比評測。
* 熟練使用 Python 數(shù)據(jù)分析與可視化工具（如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn 等）。
* 具備良好的實驗設(shè)計與復(fù)現(xiàn)意識，能夠構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化 benchmark 與評測流程。
* 能夠?qū)?fù)雜實驗結(jié)果轉(zhuǎn)化為清晰的可視化與技術(shù)報告。
* 熟悉基本的軟件工程與數(shù)據(jù)管理實踐（數(shù)據(jù)版本、實驗追蹤等）。
加分項（Preferred）
* 有機(jī)器學(xué)習(xí)算法 benchmark、ablation study 或 robustness 評測經(jīng)驗。
* 熟悉 MLflow、Weights & Biases 或類似實驗管理工具。
* 有大規(guī)模仿真數(shù)據(jù)或科學(xué)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。
* 具備基本的統(tǒng)計推斷或不確定性分析背景。
* 有科研論文或技術(shù)報告撰寫經(jīng)驗。
成果與影響（Impact）
- 研究成果將直接用于真實仿星器構(gòu)型篩選與工程設(shè)計決策
- 系統(tǒng)將服務(wù)于實際仿真與設(shè)計流程，而不僅限于離線方法研究
- 在國際頂級會議與期刊發(fā)表成果（如 NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR, Physical Review Letters, Nuclear Fusion 等）
- 為未來聚變裝置設(shè)計提供可擴(kuò)展的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施與技術(shù)范式