AI4S算法实习生(A39970)
招聘时间
即日起 至 2026-05-30
招聘单位
上海科学智能研究院
所在地区
上海
工作地点
上海市/上海市/徐汇区
学历要求
本科
实习时长
每周5天，每天3小时
职责描述
职责描述：
1、调研、阅读和复现神经算子相关论文与开源项目，如FNO、DeepONet、PINO、Graph Neural Operator、UNO、Geo-FNO等；
2、参与基于神经算子的物理场预测和PDE求解任务，包括流体、热传导、结构、电磁、材料等场景；
3、进行仿真数据集处理、训练样本构建、归一化、可视化和误差分析；
4、使用PyTorch、JAX或相关框架完成模型训练、调参、对比实验和结果复现；
5、协助探索神经算子与传统仿真工具、数值方法的结合，用于仿真加速、参数化预测或复杂物理系统建模；
6、参与实验记录、论文笔记、技术报告和阶段性研究总结撰写；
7、跟踪AI4S、Scientific Machine Learning、Neural Operator、PDE Learning等方向的前沿工作。
任职要求：
1、硕士/博士在读或优秀本科高年级学生，计算数学、应用数学、计算机、人工智能、物理、力学、机械、航空航天、材料、自动化等相关专业；
2、 熟悉深度学习基础，能够使用PyTorch、JAX或TensorFlow完成模型训练和实验分析；
3、了解PDE、数值分析、有限元、有限差分、有限体积或科学计算中的至少一类基础方法；
4、对神经算子、物理信息神经网络、仿真加速或AI for Science方向有明确兴趣；
5、具备较强的论文阅读、代码复现、实验设计和结果分析能力；
6、熟悉Python，能够使用NumPy、SciPy、Matplotlib等工具进行数据处理和可视化；
7、每周可实习3天及以上，连续实习3个月以上优先。
优先条件
1、有物理场预测、CFD数据建模、Navier-Stokes方程、Wave Equation等任务经验；
2、熟悉OpenFOAM、SU2、FEniCS、LAMMPS、Gmsh、ParaView等仿真或科学计算工具；
3、有NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、IJCAI、KDD、ACL、CVPR、计算数学/计算物理/力学相关会议或期刊论文
1、调研、阅读和复现神经算子相关论文与开源项目，如FNO、DeepONet、PINO、Graph Neural Operator、UNO、Geo-FNO等；
2、参与基于神经算子的物理场预测和PDE求解任务，包括流体、热传导、结构、电磁、材料等场景；
3、进行仿真数据集处理、训练样本构建、归一化、可视化和误差分析；
4、使用PyTorch、JAX或相关框架完成模型训练、调参、对比实验和结果复现；
5、协助探索神经算子与传统仿真工具、数值方法的结合，用于仿真加速、参数化预测或复杂物理系统建模；
6、参与实验记录、论文笔记、技术报告和阶段性研究总结撰写；
7、跟踪AI4S、Scientific Machine Learning、Neural Operator、PDE Learning等方向的前沿工作。
任职要求：
1、硕士/博士在读或优秀本科高年级学生，计算数学、应用数学、计算机、人工智能、物理、力学、机械、航空航天、材料、自动化等相关专业；
2、 熟悉深度学习基础，能够使用PyTorch、JAX或TensorFlow完成模型训练和实验分析；
3、了解PDE、数值分析、有限元、有限差分、有限体积或科学计算中的至少一类基础方法；
4、对神经算子、物理信息神经网络、仿真加速或AI for Science方向有明确兴趣；
5、具备较强的论文阅读、代码复现、实验设计和结果分析能力；
6、熟悉Python，能够使用NumPy、SciPy、Matplotlib等工具进行数据处理和可视化；
7、每周可实习3天及以上，连续实习3个月以上优先。
优先条件
1、有物理场预测、CFD数据建模、Navier-Stokes方程、Wave Equation等任务经验；
2、熟悉OpenFOAM、SU2、FEniCS、LAMMPS、Gmsh、ParaView等仿真或科学计算工具；
3、有NeurIPS、ICLR、ICML、AAAI、IJCAI、KDD、ACL、CVPR、计算数学/计算物理/力学相关会议或期刊论文
