返回信息流工作职责：[bbsemoji13,10] - 参与公司AI环境模拟器研发；[bbsemoji13,10] - 探索仿真环境的模型，并研发快速深度学习模型的方法（监督学习、POD、PINN、参数估计均可）[bbsemoji13,10] - 探索机器学习方法在物理场几何优化上的应用[bbsemoji13,10]职位要求：[bbsemoji13,10] - 扎实的机器学习基础；[bbsemoji13,10] - 对物理仿真、离散仿真、参数估计有过相关经验；[bbsemoji13,10] - 对PINN、数据驱动的模型降维(如POD)、监督学习、逆强化学习有过相关经验；[bbsemoji13,10] - 研究学习能力较强，数学基础较好[bbsemoji13,10] - 熟练使用Python，较强的编码能力；[bbsemoji13,10] - 有较强的学习能力，与人沟通积极主动；[bbsemoji13,10] - 实习时间大于6个月，每周能到岗4天以上；[bbsemoji13,10]加分项：[bbsemoji13,10] - ACM、数据建模、机器学习等竞赛获奖经历[bbsemoji13,10] - 发表相关顶会paper[bbsemoji13,10] - 仿真模拟器学习研究及应用经历[bbsemoji13,10] - 物理神经网络学习研究及应用经历[bbsemoji13,10] - 数据驱动的模型降维学习研究及应用经历[bbsemoji13,10] - 商业/开源物理仿真软件的使用经历[bbsemoji13,10]工作地点：北京，上海
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【实习】【第四范式】AI算法实习生
Simon1999
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