AI仿真 实习生

岗位职责： 1.前沿调研与定向分析 1.调研 AI for Science 领域中 PINNs 在机械、光学、电磁领域的应用现状与趋势，结合团队光 / 机 / 电全栈研发经验，挖掘技术落地切入点； 2.分析传统物理仿真工具与PaddleScience、NVIDIA PhysicsNeMo/Modulus等 AI 仿真工具在摄像头模组场景的适配性，形成对比分析报告。 1.实验与效果验证 1.依托真实研发数据和团队充沛算力支持，基于 PaddleScience 或 NVIDIA PhysicsNeMo/Modulus 等工具，设计并实现摄像头模组相关的小型 PINN 仿真案例（如光学路径、结构力学等场景）； 2.以传统工程仿真工具的结果为对标基准，验证 AI 仿真方法的准确性与效率。 1.模型优化与流程集成 1.结合实验数据与团队深度神经网络技术积累，基于现有 AI 仿真工具优化模型性能； 2.探索将 PINN 技术融入现有 “光学仿真 - 算法开发 - 集成落地” 全链路流程的方案，提升研发效率。 1.成果沉淀与汇报 1.撰写调研报告与技术文档，梳理 AI for Science（PINN 方向）在模组场景的技术路线； 2.开发仿真 Demo，向顶会论文团队及量产落地核心成员汇报成果。 任职要求： 1.教育背景：计算机科学、电子工程、机械工程、物理学等相关专业本科 / 研究生在校学生； 2.技能要求： 1.熟悉 Python/C++ 等至少一种编程语言； 2.具备机器学习基础，了解神经网络工作原理，认同 AI for Science 理念； 3.熟悉 PaddleScience、NVIDIA PhysicsNeMo、NVIDIA Modulus 等 AI 仿真工具者优先； 4.掌握机械 / 光学领域传统工程仿真工具者加分； 3.其他要求：逻辑清晰、善于解决问题，具备良好沟通能力与团队协作意识，能独立推进研究任务； 4.加分项：有摄像头模组 / 光学 / 机械相关仿真项目经验、发表过 AI for Science/PINN 相关论文、参与开源项目或竞赛获奖者。