AI控制優化算法工程師

工作內容：
1.前瞻技術研究： 追蹤AI與化工控制優化交叉領域的最新進展，重點研究機理+數據雙驅動的建模技術、物理信息神經網絡（PINNs）在流程工業的應用；
2.智能控制算法研發： 開發基于強化學習或進化算法的控制優化算法（如強化學習控制RLC、智能PID自整定、非線性MPC優化等），提升復雜工況下的系統魯棒性
3.需求深度洞察： 深入工業現場，識別復雜工藝（如精餾、反應、聚合）中的優化痛點，設計基于AI的預測、診斷與閉環控制優化技術方案
4.落地驗證與迭代： 負責AI控制優化技術的上線驗證及效果評估，并持續優化算法。
任職要求：
1.化工、過程自動化、應用數學或人工智能相關專業，碩士及以上學歷；
2.知識背景： 具有一定的化工熱力學、三傳一反機理知識，熟悉典型化工單元（精餾、反應器）的控制策略，熟悉經典的控制理論；
3.算法能力： 熟悉常用機器學習算法（回歸、時序預測、聚類），熟練掌握深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉PID、MPC等控制算法，有強化學習或機理建模（Aspen/gPROMS）經驗者優先；
4.實踐經驗： 具有APC（先進過程控制）、PID整定、動態模擬或工業大數據分析項目經驗；
5.編程技能： 精通Python及Matlab，具備良好的C/C++基礎，能編寫高效的工業級計算代碼；
6.綜合素質： 邏輯嚴密，具備跨學科溝通能力，能將工業問題轉化為數學模型，接受優秀校招/應屆生。