中科曙光
AI4S应用专家（天津）(J13617)
AI4S应用专家（天津）(J13617)
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Hpc
Llm
仿真
大模型
有限元分析
机器学习
生物信息学
行业应用
计算流体动力学(Cfd)
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
技术前沿、行业价值高的AI4S专家岗，成长性极强，但工作生活平衡模式未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 470 个在招 · 其中人工智能 42 个
市场机会
选择适中
天津 · 人工智能 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为中科曙光天津基地的AI4S（人工智能驱动科学）应用专家
主要负责将高性能计算（HPC）与人工智能技术深度结合，应用于生命科学、航空航天或汽车设计仿真等特定行业，构建行业专属的计算场景资料库与AI大模型语料库，并参与相关技术文档与调研报告的撰写，是连接行业需求与超算/AI技术的重要桥梁
最低要求
HPC相关行业研究生，三个方向选其一：生命科学、航空航天、汽车，熟悉行业应用软件，有借助超算完成科研或生产任务的经验，拥有生命科学仿真计算、飞行器或车辆设计仿真相关工作经验，硕士不少于5年工作经验，博士不少于3年工作经验
专业技能要求：
l 生命科学方向：独立或主导完成生物信息学项目全流程（需求分析、数据分析到成果交付），包括但不限于基因组学、转录组学、单细胞测序等领域的分析研究
有临床级测序产品（如肿瘤NGS Panel、遗传病WES/WGS）的生信全流程开发经验优先
具备丰富的生物信息自动化pipeline搭建经验者优先
l 飞行器设计仿真方向：拥有飞行器结构、气动等场景仿真技能之一，熟练使用Catia或SolidWorks等三维建模工具，熟练掌握CFD软件（如ANSYS Fluent、OpenFOAM等）
l 车辆设计仿真方向：拥有结构、流体、NVH、碰撞、多体动力学仿真技能之一，熟练使用LSDYNA、STARCCM+、ABAQUS、NASTRAN、ADAMS、SIMPACK、AMESIM等软件（一种或几种）及相关前后处理软件
了解AI理论基础，了解LLM的原理，了解LLM产业化应用的常用技术（例如：语料处理、训练、微调、RAG等），有相关工作经验者优先
了解HPC的体系架构，熟悉HPC领域调度系统（如：slurm、PBS、LSF等）的使用
具有良好的文档编辑能力，良好的沟通与表达能力，有一定的产品优化设计思维，良好的责任心
工作职责
深入把握生物信息计算仿真、飞行器或车辆设计仿真等行业的用户计算场景和需求，建立业界一流的、专业的机器人科学家
梳理特定行业内用户的计算场景，梳理用户需求，以及在计算过程中用户遇到的常见问题，建立特定行业用户场景资料库
紧跟行业动态，围绕特定行业定期展开行业调研或用户调研，编写调研报告，根据调研结果及时修正行业用户场景资料库
了解人工智能行业技术发展，针对高性能计算应用的行业材料，辅助建立和维护行业属性的大模型语料库
编写行业软件应用相关的经验报告文档
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿交叉领域：身处AI与科学计算融合的最前沿，技术含量高，成长空间大
- 深度行业洞察：有机会深入理解并影响生命科学、航空航天或汽车等国家战略性行业
- 平台资源：依托中科曙光在高性能计算领域的深厚积累，拥有强大的硬件与技术平台支持
- 知识壁垒高：需要同时精通特定行业领域知识和HPC/AI技术，学习曲线陡峭，对综合能力要求极高
- 拥有生命科学、航空航天或汽车工程背景，并对高性能计算和人工智能应用充满热情的资深技术人员或研究者，渴望在交叉领域解决实际问题并产生深远影响
缺点 / 挑战
- 场景落地复杂：将AI技术有效应用于传统科研或工业仿真场景，需要克服诸多工程和理论挑战，见效周期可能较长
角色解读
- 技术专家路线：成为特定行业AI4S领域的权威专家，主导前沿应用探索与解决方案设计
- 产品/方案管理路线：转向AI4S解决方案产品经理，负责行业产品的规划与商业化落地
- 技术管理路线：带领小团队，负责AI4S应用团队的技术方向与项目交付
- 深入理解生命科学、航空航天或汽车设计等特定行业的科研与工程计算需求，并将其转化为HPC与AI的应用场景
- 构建并维护行业专属的计算场景资料库和AI大模型语料库，为行业解决方案提供基础数据支持
- 进行行业调研，编写技术报告和经验文档，推动AI4S技术在具体行业中的落地与优化
- 深厚的行业仿真或计算知识：精通生物信息学、CFD或结构动力学仿真软件及理论，并有实战项目经验
- HPC与AI交叉能力：了解超算体系结构与调度系统，掌握LLM等AI技术的基本原理与应用方法
- 卓越的沟通与文档能力：能够清晰地将复杂的行业需求与技术方案进行表述，并形成规范的调研报告与技术文档
申请策略
- 仔细研究中科曙光在HPC和AI4S领域的布局和已有解决方案，在面试中提出有见地的行业应用设想
- 准备清晰的案例，阐述你如何将行业知识与计算技术结合解决实际问题，这将是证明你适合该岗位的关键
- 突出与职位要求匹配的行业仿真项目经验，详细描述在具体项目中解决的关键问题与成果
- 强调与HPC相关的实践，如使用超算集群完成大规模计算任务、熟悉作业调度系统等
- 展示对AI/LLM技术的学习或应用探索，即使是小规模的个人项目或论文也能体现学习意愿
- 深入学习与目标行业（生命科学/航空航天/汽车）最相关的计算软件和理论知识
- 系统学习LLM的工作原理、训练与微调流程，以及RAG等应用技术，增强AI领域的知识储备
面试指南
- 回答项目经验时，使用STAR法则：清晰说明项目背景（Situation）、你的任务（Task）、采取的具体行动（Action）以及取得的量化或质化结果（Result）
- 回答技术应用类问题时，先肯定价值，再分点阐述可能的应用方向（如：辅助建模、加速模拟、数据挖掘等），最后客观分析技术难点和行业适配性挑战
- 回答方法论问题时，强调系统性思维：从用户访谈、痛点挖掘、场景分类、工具映射到资料库的动态维护，体现你的结构化能力
- 请描述一个你主导或深度参与的、利用HPC解决[生命科学/航空/汽车]领域复杂计算问题的项目
- 你认为将大语言模型（LLM）应用于[你选择的行业]的仿真或研发流程中，可能有哪些切入点和挑战？
- 如何系统地梳理和建立一个特定行业的用户计算场景资料库？你会从哪些维度进行分类和归纳？
- 当遇到一个全新的行业计算需求时，你的分析思路和解决步骤是怎样的？
- 你对AI for Science这个领域的未来发展有何看法？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活45
使命价值80
薪资福利
70中等
岗位属于资深技术专家，预计薪资具有市场竞争力，但JD未明确提及薪资福利细节，具体竞争力需进一步确认。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
90较高
该岗位要求掌握前沿的HPC、AI技术与特定行业知识的交叉，处于技术发展最前沿，能获得极高的技术深度与跨领域成长。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈HPC、LLM、RAG、高性能计算、CFD、生物信息学、仿真
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及任何关于工作时间、远程办公或弹性工作的信息，且为现场办公岗位，工作模式与生活平衡方面存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
该岗位通过AI赋能生命科学、航空航天等国家重点发展的战略性行业，能带来较高的社会价值与使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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