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AI工程師
AI工程師
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Api集成
Pinn
模型优化
深度学习
神经算子
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿物理AI技术研发岗，技术壁垒高，适合追求专业深度的工程师
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.0万
比AI算法中位数高
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 500 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI服务器及相关产品的模型开发与优化，重点涉及物理导向AI（如PINN、神经算子）的研发
你需要将物理方程融入深度学习架构，并与工程专家合作转化领域知识
同时负责追踪前沿AI技术趋势，评估其业务落地可行性，并将训练好的模型封装为API或整合至现有系统中
工作职责
模型开发与应用：应用主流深度学习方法进行数据预处理、特征工程、模型构建、训练、调参及评估
物理导向AI研发：将物理方程（PDE/ODE、守恒定律等）融入深度学习架构，开发物理信息神经网络（PINN）或神经算子（FNO, DeepONet），并与物理/工程专家合作将领域知识转化为数学模型与算法
技术研究：追踪国内外最新AI/DL技术趋势（计算机视觉、NLP、生成式AI等），评估其在现有业务或产品中的落地可行性
代码管理与协作：使用Python编写高效、可读性强且易维护的代码，通过Git/GitHub进行版本控制与团队代码审查
跨团队协作：与数据科学家、后端工程师、产品经理紧密合作，将训练好的AI模型封装成API或整合至现有系统
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触硬件结合的前沿AI技术（物理AI），技术壁垒高，行业差异化竞争优势明显
- 需要跨学科知识（物理+AI），研发难度大
- 对物理AI感兴趣，具备扎实算法基础且希望从事硬核技术研发的工程师
缺点 / 挑战
- 传统制造企业的AI转型可能面临流程或文化挑战
角色解读
- 可向高级AI研究员、算法专家方向发展，或在物理AI交叉领域成为技术带头人
- 负责AI服务器产品的核心算法研发，特别是结合物理规律的混合模型开发
- 精通Python及深度学习框架，熟悉PINN、神经算子等前沿物理AI技术，具备良好的工程化落地能力
申请策略
- 了解纬创在AI服务器领域的最新动态，准备关于如何将物理约束融入数据驱动模型的案例思考
- 突出物理信息神经网络(PINN)或神经算子相关项目经验，展示算法在工业场景落地的实际成果
- 加强物理方程数值解法与深度学习结合的理论理解，提升模型部署和API封装的工程能力
面试指南
- 采用STAR法则回答项目经历，重点阐述技术选型的理由、遇到的难点及解决方案、最终的业务价值
- 请解释一下PINN的基本原理及其相比纯数据驱动模型的优势
- 你如何处理物理方程中的边界条件在神经网络中的嵌入？
- 描述一个你将复杂算法工程化并部署到生产环境的经历
- 复习常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)的基础知识，准备1-2个完整的端到端AI项目案例
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为已上市的跨国巨头，通常提供稳定的薪酬体系和完善的福利，但具体薪资竞争力需参考当地市场水平。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及物理导向AI这一前沿交叉领域，技术含量高，成长空间大，有利于积累稀缺的核心竞争力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PINN、DeepONet、FNO、深度学习、Python、物理方程
业务类型profit_center
工作生活
50较低
制造业背景通常意味着较为固定的工作节奏，但涉及研发项目可能有阶段性压力，JD未明确提及弹性工作制。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动AI技术在实体产业（服务器硬件）的落地，具有明确的商业价值和产业升级意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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