AI算法储备工程师（化工/仪表方向·博士团队直带）

●岗位定位 ✅️这是一个“专业+AI”的复合型人才培养岗位。你不需要是计算机大牛，但你必须是化工或仪表领域的“聪明人“。 ✅️你将加入公司博士团队，在深耕化工/仪表专业知识的同时，接受系统的人工智能与机器学习培训，成为懂工艺、懂数据、懂算法的稀缺复合型人才。 ●我们需要这样的你 ✅️专业硬核:化学工程与工艺、过程装备与控制（化工机械）、测控技术与仪器（仪表）、自动化等相关专业。2026/2027届毕业生，本科及以上学历。 ✅️热爱折腾：虽然是化工/仪表专业，但你对计算机、编程、数据分析有浓厚兴趣。不排斥代码，甚至自学过Python/Matlab，或者在课程设计中喜欢用数据说话。 ✅️数理底子：高等数学、线性代数、化工原理/自动控制原理等基础课程成绩良好（这是学AI的基石）。 ✅️特质：逻辑清晰，喜欢钻研。 ●你将做什么 ✅️沉浸式培训：入职初期，由博士团队亲自制定学习计划，系统学习Python编程、机器学习基础、数据处理与建模方法。 ✅️领域知识数字化：利用你的专业背景，协助团队梳理化工工艺机理、仪表控制逻辑，将其转化为计算机可理解的数学语言。 ✅️辅助建模与验证：在博士指导下，参与化工过程数据的清洗、特征工程，辅助进行机理模型的构建与验证。 ✅️逐步进阶：从“辅助者”成长为“主导者”，最终能够独立利用AI工具解决化工/仪表领域的实际问题。 ●为什么选择这个岗位 ✅️稀缺的成长路径：市面上教代码的很多，但懂“化工机理+AI”的导师极少。你将获得行业内最前沿的交叉学科指导。 ✅️降维打击的竞争力：在化工行业懂AI，在AI行业懂化工。这种“双料”背景将是你未来职业生涯最宽的护城河。 ✅️博士团队氛围：没有复杂的职场关系，只有纯粹的学术与技术探讨，团队氛围简单、务实。 ●加分项 ✅️有数学建模大赛经验，附“高等数学”、“化工原理”、“自动控制原理”等主要学科成绩单者优先。 ✅️熟练使用Aspen,COMSOL,MATLAB等仿真或计算软件。 ✅️有自己的GitHub账号或技术博客。