岗位职责： 1. 主导数字孪生平台架构设计与技术路线制定： 负责构建“粮食种收储运全过程数字孪生平台”的顶层架构设计，确立技术路线，将感知数据（光谱、温湿度、气体）、控制逻辑与决策模型进行耦合，实现粮食全生命周期的虚拟映射、实时推演与智能决策。 2. 开发前沿粮情智能预警模型： 基于物理信息神经网络（PINN）、小样本学习、时序预测、强化学习等前沿AI技术，开发虫霉风险、热损风险、劣化风险的智能预警模型，实现从“经验判断”到“数据驱动、主动预测”的跨越，形成行业标杆。 3. 主导多物理场耦合仿真与模型降阶： 主导粮堆内部热-湿-气-生物场的耦合仿真建模，利用数值模拟（COMSOL/Fluent）与AI替代模型（模型降阶ROM）结合，解决跨尺度（籽粒-介观-实仓）计算难题，实现近实时的预测能力。 4. 对接联合基金与外部顶级资源： 作为核心成员参与“粮储生态联合基金”项目，主导数值模拟与AI方向的技术攻关，对接国际知名团队及国内顶尖高校，形成具有行业影响力的标志性成果。 5. 引领团队技术方向与人才培养： 作为技术领军者，定义团队在数字孪生与AI领域的技术方向，培养和指导团队成员，建立技术壁垒，提升团队在行业内的技术影响力。 任职资格： 1. 学历要求： 博士学历（经验丰富者可放宽至硕士）。 2. 核心专业： 计算力学、工程力学、应用数学、计算物理、流体力学、计算机科学（AI/数字孪生方向）。 3. 优先考虑： a. 海外引进人才：来自海外知名高校或研究机构，在数字孪生、多物理场建模等领域有突出研究成果。 b. 行业公认影响力社招：来自国内顶尖机构或企业（如阿里巴巴达摩院、华为云、国家级超算中心等），在复杂系统建模、数字孪生平台开发、AI算法应用等领域有3年以上行业认可的工作经验，并取得过标志性成果。 c. 有COMSOL/Fluent等CFD软件使用经验，同时掌握机器学习（PINN、LSTM、Transformer、强化学习）算法，并有将两者结合的实际项目经验。 d. 有数字孪生、模型降阶（ROM）完整项目经验，能够独立主导平台架构设计。 e. 发表过高水平学术论文（如Nature子刊、Cell子刊、领域顶刊），或拥有多项核心专利，或主导过行业标准制定。 4. 放宽条件： 无需粮食储运背景，但需有国际视野，能够将全球领先的复杂系统建模与AI技术迁移至粮食储运场景，并愿意投入精力理解行业痛点，成为“技术+场景”的复合型领军人物。