实习岗位详情

即日起 至 2026-06-28

基点起源

北京

北京市/北京市/海淀区 方正国际大厦9层909

本科

每周4天，每天3小时

岗位职责：
1. 参与工业场景中的工艺流程理解、设备机理分析和数据建模工作。
2. 协助梳理关键工艺参数、设备运行逻辑、物料/能量守恒关系、边界条件和控制约束。
3. 支持将工业机理知识转化为可计算的模型假设、数理方程、规则约束和算法特征。
4. 参与机理建模相关工作，包括守恒方程、经验公式、ODE/PDE 等模型的理解、整理、推导或实现。
5. 参与工业数据分析、变量理解、异常识别、模型结果合理性校验等工作。
6. 协助沉淀典型设备、工艺约束、故障模式和建模经验，支持后续项目复用。

岗位要求：
1. 化工、冶金、材料、能源动力、自动化、控制工程、应用数学等相关专业，本科高年级或研究生优先。
2. 理解基本工业过程、设备机理、工艺流程、守恒约束和控制逻辑。
3. 具备较好的数学建模基础，熟悉常微分方程、偏微分方程、守恒方程、优化方法中的至少一类。
4. 具备一定 Python 或数据分析基础，能完成基础数据处理、曲线分析、数值计算和实验结果整理。
5. 逻辑清晰，能够将工程知识、物理规律和业务约束整理为结构化表达。
6. 对 AI 建模、工业智能、数字孪生、过程优化、机理建模等方向有兴趣。
7. 每周实习不少于 4 天，连续实习 3 个月以上优先。

加分项：
1. 有化工过程、冶金流程、材料制备、能源系统、工业自动化等课题或实习经历。
2. 有机理建模、数值仿真、过程建模、CFD、传热传质、反应动力学、控制优化等相关经验。
3. 熟悉 ODE/PDE 数值求解、有限差分/有限元/有限体积方法，或使用过 MATLAB、COMSOL、OpenFOAM、Modelica 等工具。
4. 熟悉 pandas、numpy、scipy、matplotlib、sklearn 等常用数据分析和建模工具。
5. 有较好的文档整理能力，能阅读英文论文、技术资料或工艺文档。

你将获得：
1. 参与真实工业场景中的 AI 建模、机理建模与数据分析项目，而不是停留在 Demo 或 Toy Problem。
2. 接触工业机理、数理建模、AI 方法融合的一线实践，理解复杂工业系统如何被建模、验证和优化。
3. 与算法、工艺、工程团队共同解决真实生产问题，积累跨学科项目经验。
4. 有机会接触行业专家、资深工艺顾问以及头部工业企业真实场景，理解龙头企业在智能制造、过程优化、数字化转型中的真实需求。
5. 获得从“工业问题理解 → 机理建模 → 数据分析 → 模型验证”的完整训练，表现优秀者可获得长期实习或转正机会。