北方华创
算法工程师（AI方向）
算法工程师（AI方向）
发布于 7 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公算法工程师
算法工程师
Cfd
Fno
Pinn
Pytorch
偏微分方程
多物理场仿真
神经算子
边缘部署
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
数据-机理融合前沿算法岗，学术与工程双成长，落地周期与专业门槛较高
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.8万
比算法工程师中位数高
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
市场机会
选择不多
北京 · 算法工程师 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
北方华创招聘AI方向算法工程师，在北京面向工业复杂过程开展机理建模与算法研发，构建机理模型与偏微分方程（PDE）建模，研究多物理场耦合PDE快速求解、降阶建模与实时仿真，并完成模型轻量化、推理加速与边缘部署，支撑工业在线仿真、前馈控制与工艺优化
适合流体力学、应用数学、计算数学、AI背景的硕士人才
最低要求
学历专业：硕士及以上学历，流体力学、应用数学、计算数学、人工智能等相关专业
扎实掌握偏微分方程（PDE）、数值解法、计算流体力学、传热传质学基础，具备工业过程机理建模能力
熟练掌握PINN及其变体，熟练掌握FNO/神经算子方法，具备高维动态场预测、超分辨率重构、快速仿真经验
同时具备多物理场耦合建模与仿真经验，熟悉CFD/传热/传质/相变等仿真流程，能完成模型对标与误差分析
熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握自动微分、梯度优化、数据集构建、模型训练与调试全流程
工作职责
机理建模与算法研发：面向工业复杂过程，构建高精度机理模型、激励响应模型等，完成过程机理抽象与偏微分方程（PDE）建模
智能仿真与快速求解：研究并实现多物理场耦合PDE的快速求解、参数化预测、降阶建模与实时仿真
探索数据-机理融合的技术方法在工业仿真、控制、优化等领域的前沿应用场景储备
工程交付与边缘部署：完成模型轻量化、推理加速与边缘部署，支撑工业在线仿真、前馈控制、工艺优化与智能决策
支持算法模型在工业为主的具体应用场景中的可靠交付落地
平台开发与产品思维：参与机器学习/深度学习方法在科学计算方向的计算引擎及平台开发
具备一定的产品抽象思维和研发经历，推动算法成果向可复用、可扩展的平台能力转化
技术壁垒与影响力建设：跟踪领域前沿技术，形成核心算法专利、技术壁垒与标准化解决方案
优先资格
有工业过程建模+PINN/FNO实际项目落地经验
具备降阶模型、实时仿真、工业控制闭环经验者优先
具备优秀的科研能力、算法抽象能力与工程化落地能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- PINN/神经算子等数据-机理融合方法属于前沿方向，学术与工程双通道成长
- 面向工业仿真、控制、优化等真实场景，成果落地价值明确
- 支持专利与标准化建设，利于建立个人技术壁垒
- 需要同时精通流体力学/传热传质等物理领域知识与深度学习工程，学习曲线陡峭
- 工业场景交付要求模型可靠落地，对标与误差分析工作细致且周期长
- 适合流体力学、应用数学、计算数学、人工智能专业的硕士人才，既有科研功底又愿意做工程化落地
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从工业仿真算法研发起步，深耕数据-机理融合建模方向成为领域专家
- 通过专利与标准化方案积累行业影响力
- 可向算法平台负责人或工业AI技术管理方向发展
- 面向工业复杂过程构建机理模型与PDE建模，完成过程机理抽象
- 研究多物理场耦合PDE的快速求解、降阶建模与实时仿真，探索数据-机理融合方法
- 完成模型轻量化、推理加速与边缘部署，支撑在线仿真与工艺优化
- 参与科学计算方向的计算引擎与平台开发，形成核心算法专利与标准化方案
- 扎实的PDE、数值解法、计算流体力学与传热传质学基础
- 熟练掌握PINN及其变体、FNO/神经算子方法及多物理场耦合仿真流程
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握自动微分、梯度优化与模型训练调试全流程
- 具备模型轻量化、边缘部署与工程化落地能力
申请策略
- 准备一段把物理机理与深度学习结合的具体研究叙事，突出抽象与落地能力
- 面试前了解北方华创半导体设备工艺中的仿真需求场景
- 突出PINN/FNO相关论文、项目或竞赛成果，展示高维场预测与快速仿真实例
- 展示CFD/传热/传质多物理场仿真与模型对标的实践
- 强调PyTorch全流程训练与模型轻量化、边缘部署经验
- 补充降阶模型（ROM）与实时仿真的方法论
- 学习模型推理加速与边缘部署工具链，了解工业控制闭环的基本概念
面试指南
- 方法论问题按原理-适用条件-工程取舍三层展开
- 项目问题用背景-建模方案-验证指标-落地效果的框架
- 工程问题强调数据集构建、训练调试与部署监控的完整链路
- 请介绍你对PINN原理的理解及其变体的适用场景
- FNO/神经算子与数值求解PDE相比的优劣是什么？
- 你如何完成一个多物理场耦合模型的建模与误差对标？
- 模型轻量化与边缘部署时你做过哪些取舍？
- 请举一个你将算法成果平台化或工程化落地的例子
职位点评
薪资福利70
成长发展88
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
JD未披露薪资与福利，按北京工业AI算法岗位市场水平估算具有竞争力，但无明确承诺。
薪资信号未披露（AI估算：2.0千–3.5万/月）
成长发展
88较高
数据-机理融合、PINN/神经算子为前沿方向，岗位覆盖建模、求解、部署、平台化全链路，并支持专利建设，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PINN、FNO、神经算子、PyTorch、CFD、降阶建模
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式与WLB安排，仅能按研发岗常规推断，办公灵活性信息不足。
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
65中等
工业仿真与智能决策支撑制造业提质增效，具有正向产业价值，JD未提使命导向表述。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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