1，AI算法研发：研发AI算法攻克工业软件领域的技术难题，具体包括问题建模、网络结构设计、训练/推理算法设计、测试和分析。 2，项目开发：将AI算法落地到具体场景中，并保持持续优化，具体包括AI算法的加速和部署。 3，论文阅读分析：阅读学术论文，跟进相关方向AI算法的发展。 4，AI技术支持：为产品研发提供AI技术支持，提出技术方案，参与技术验证 1，学历要求：计算机、数学、物理、机械工程及自动化、信息工程以及电气工程等相关专业的本科/硕士/博士学历。 2，编程能力：熟练掌握Python和Pytorch或其他AI领域常用的编程语言，熟练掌握数据结构与算法相关知识。 3，经验积累：有较强的数学功底，对问题的建模有自己的见解；对AI算法的底层原理有扎实的基础，具有一定的创新思维。 4，思维能力：具有创新思维，注重问题和算法的细节。 5，沟通能力：能清晰地向不同背景的人讲述复杂的技术概念。 6，学习能力：能快速掌握新知识，能快速阅读文献。 加分项： 1，有良好的数学基础，尤其是组合优化、计算几何、概率统计、线性代数、数值计算方法等。 2，对AI4CO（Combinatorial Optimization）、生成模型/AIGC、强化学习其中之一有较深入的理解。 3，熟悉CUDA编程；在AI领域的顶会/顶刊上正式发表过论文。 4，有以下相关项目经验的优先； 优化问题：连续/组合优化、黑盒优化、多目标优化等 工业控制：传感器数据处理、数据融合、SLAM、路径规划、模仿控制等 几何融合：几何特征识别、草图识别和补全、图纸生成和优化、自动建模等（又懂AI又懂几何算法，布尔运算等） 大语言模型：自然语言理解、文本生成等 计算机视觉：目标检测、异常检测等