上海电气
结构分析研发工程师(27届校招)
结构分析研发工程师(27届校招)
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公CAE仿真分析
CAE仿真分析
Abaqus
Ansys
Cfd
Comsol
Pinn
Pytorch
代理模型
断裂力学
神经算子
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
上海力学+AI交叉研发岗，前沿方向成长性突出，技术门槛与验证责任高
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.5万
比CAE仿真分析中位数高
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招 · 其中CAE仿真分析 2 个
职位详情
关于这个职位
面向27届校招的结构分析研发工程师岗位，基于固体力学与断裂力学开展核心结构部件的分析优化与极端工况仿真，并研发代理模型、贝叶斯优化、PINN等AI4E技术，属于力学与AI交叉的高端研发岗
最低要求
熟练掌握ANSYS、ABAQUS、COMSOL等有限元仿真软件，能够独立完成热-结构、电磁-结构多场耦合仿真分析
熟悉金属、特种合金、聚变结构材料的力学性能，掌握高温、辐照、交变载荷下结构失效机理与评估方法
具备复杂设备结构设计、强度校核、稳定性验算、寿命评估及故障分析能力
流体力学/热力学与数值计算基础扎实，熟悉CFD仿真软件（ANSYS Fluent、OpenFOAM等）及HPC集群使用
精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，有机器学习工程实践经验
在代理模型、贝叶斯优化、物理信息神经网络（PINN）、神经算子、多保真学习、生成式设计等方向中至少一个有系统研究经验
在AI for Science / AI for Engineering相关领域发表过高水平论文或拥有相关专利
良好的沟通协作能力，能与CFD、实验、平台团队协同工作
工作职责
负责核心结构部件力学分析与设计优化，基于固体力学、断裂力学理论完成结构方案论证与校核
开展极端工况下结构力学仿真计算，模拟装置运行过程中热应力、电磁力、机械载荷、中子辐照、真空压力等复合工况，完成结构强度、刚度、稳定性、疲劳寿命及断裂安全性分析
负责数据驱动代理模型构建：开展燃气轮机燃烧器几何与工况参数化建模，研发“参数→性能”代理模型，建立AI预测—CFD—实验三方验证与迭代数据闭环
负责主动学习与智能寻优算法研发：开发不确定性驱动的自适应采样、贝叶斯优化、多目标Pareto优化（NOx/压损/稳定性）及跨工况知识迁移技术
负责物理约束与多保真数据智能融合：研发物理信息神经网络（PINN）、多保真数据融合（RANS/URANS/LES/实验）、神经算子（FNO/DeepONet）全场预测与不确定性量化技术
参与AI4E工程智能设计平台建设，推动生成式设计与工程智能体技术落地，交付共性技术工具与模型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 力学+AI双重技术栈稀缺，行业竞争力强
- JD明确以论文专利为门槛，团队科研氛围与成果转化通道可期
- 要求同时精通仿真、材料失效与深度学习，学习曲线陡峭
- 极端工况分析涉及安全责任，验证与迭代周期长
- 需要与CFD、实验、平台多团队协同，沟通成本高
- 适合力学或航空航天背景、有AI科研经历与论文产出、想做高端装备智能设计的应届硕博
缺点 / 挑战
- 面向燃机与聚变等高端装备前沿场景，问题有挑战且有科研产出空间
角色解读
- 从结构仿真与校核起步，成长为智能设计算法方向的研发骨干
- 深耕AI4E与代理模型后，可主导工程智能平台与共性工具建设
- 交叉背景也可向AI for Science研究、工业软件算法专家方向发展
- 基于固体力学与断裂力学，对核心结构部件做力学分析、方案论证与设计优化
- 模拟热应力、电磁力、机械载荷、中子辐照、真空压力等极端复合工况，完成强度、刚度、疲劳与断裂安全性分析
- 构建燃气轮机燃烧器参数化代理模型，打通AI预测—CFD—实验的验证闭环
- 研发贝叶斯优化、PINN、神经算子、多保真融合等算法，并参与AI4E工程智能设计平台建设
- 熟练使用ANSYS/ABAQUS/COMSOL完成热-结构、电磁-结构多场耦合仿真
- 熟悉金属与聚变结构材料在高温、辐照、交变载荷下的失效机理与评估方法
- 精通Python与PyTorch/TensorFlow，有机器学习工程实践
- 在代理模型、贝叶斯优化、PINN、神经算子、生成式设计等方向至少一项有系统研究，并有论文或专利
申请策略
- 面试前研读燃机燃烧器与聚变装置结构分析相关的公开资料
- 准备一个仿真+AI融合的完整研究案例，讲清验证闭环设计
- 列出发表的论文与专利，突出AI for Science/Engineering方向的成果
- 写明使用ANSYS/ABAQUS等完成的多场耦合仿真项目及量化结论
- 展示PyTorch等框架下的模型研发经历，如PINN、代理模型或贝叶斯优化
- 体现与CFD、实验团队协作的跨学科项目经验
- 补齐神经算子（FNO/DeepONet）与不确定性量化的最新进展
- 练习HPC集群上组织大规模CFD与训练任务的工作流
面试指南
- 研究类问题按问题定义-方法选择-验证结果-局限展望的结构讲述
- 仿真类问题先讲物理建模假设，再讲数值实现与校核手段
- 算法类问题对比原理与适用边界，结合自己的实验数据佐证
- 请介绍你最熟悉的一篇AI4E相关论文，你的贡献是什么
- 热-结构与电磁-结构耦合仿真中如何处理载荷边界与收敛问题
- 如何设计代理模型保证AI预测与CFD、实验结果的一致性
- PINN与神经算子的原理差异及各自适用场景
- 高温辐照环境下结构失效评估的思路是什么
职位点评
薪资福利65
成长发展88
工作生活55
使命价值70
薪资福利
65中等
JD未披露薪资，交叉研发岗议价能力较强，按上海同类研发岗市场水平判断薪资满足度中上。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
88较高
岗位直接面向AI4E、聚变结构与燃机智能设计等前沿方向，算法研发与平台建设机会明确，成长性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PINN、神经算子、贝叶斯优化、PyTorch、TensorFlow、CFD、ANSYS、ABAQUS
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
研发分析类工作以办公室和HPC环境为主，但涉及极端工况验证与跨团队迭代，节奏取决于项目节点，JD未提及作息安排。
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
70中等
面向高端动力装备与聚变结构安全的前沿研发，技术价值与行业想象空间较大。
行业发展稳定成熟行业
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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