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工业仿真优化算法工程师（J102406）
工业仿真优化算法工程师（J102406）
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Cfd
Fea
Paddlepaddle
Pytorch
Tensorflow
强化学习
贝叶斯优化
Pinns
AI 估算 · 30k–50k
百度AI研发岗位，要求高学历与复合技能，薪资处于行业高位，预估月薪3-5万。
职位详情
关于这个职位
这是一个结合人工智能与工业仿真的前沿研发岗位，位于百度
你将负责研发基于深度神经网络的代理模型来加速或替代CFD/FEA等高保真仿真，开发物理机理与数据融合的混合模型，并构建智能优化算法系统
适合对AI for Science领域有浓厚兴趣、具备深厚物理仿真和深度学习背景的工程师
最低要求
硕士及以上学历，物理学、流体力学、工程力学、航空航天、机械工程或相关专业
具备深厚的物理仿真基础，熟悉流体动力学（CFD）或结构力学等相关仿真背景，深刻理解数值计算方法，并有主流商业或开源仿真软件（如 ANSYS Fluent/CFX、Star-CCM+、OpenFOAM、COMSOL 等）使用经验
精通 PaddlePaddle、PyTorch 或 TensorFlow 框架，具备扎实的深度学习理论基础，有独立构建、调试和部署神经网络模型的实战经验
拥有以下至少一个方向的实际项目经验：物理信息神经网络（PINNs）、时空预测模型、生成模型（VAE、GAN、Diffusion）、图神经网络（GNNs）或深度强化学习（DRL）
精通优化算法，熟练掌握并应用过梯度类算法、贝叶斯优化、遗传算法/进化策略等各类优化算法
精通 Python 及其科学计算库（NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-learn），具备 C++ 编程能力者优先
拥有将机器学习/深度学习方法应用于解决实际物理或工程问题的完整项目经验（学术或工业项目均可），并能展示可衡量的成果
具备一定的产品业务思维，能够基于 AI 技术以价值为导向，具备相关产品研发经验
工作职责
AI 赋能的仿真加速与替代：研发基于深度神经网络（如 CNN、GNN、Transformer、PINN）的高精度代理模型（Surrogate Model），用以替代或辅助计算成本高昂的 CFD/FEA 等高保真物理仿真，缩短设计周期
物理机理与数据融合建模：将物理学第一性原理（如守恒方程、本构模型、边界条件）以硬约束或软约束方式嵌入深度学习框架，开发物理一致性强、泛化能力出色的混合模型
智能优化算法开发与实施：构建并实现基于 AI（如贝叶斯优化、进化算法、强化学习）的多学科设计优化（MDO）系统，自动搜索满足复杂工程约束的最优设计方案
大规模多物理场数据挖掘：处理、分析与特征提取仿真和实验中产生的海量高维科学数据（如三维时空场、序列数据），为模型训练提供坚实基础
算法产品化与实施部署：将核心算法封装、优化并集成到现有的 CAE 软件链或自研平台中，推动算法在实际工业场景中的落地应用与迭代验证
技术前瞻性研究：持续跟踪 AI for Science 领域的最新学术进展（如生成式 AI 用于设计、大语言模型用于仿真流程自动化），并探索其在实际问题中的应用潜力
优先资格
博士学历者优先
具备 C++ 编程能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 位于百度大平台，接触顶尖AI技术与工业场景，技术积累扎实
- AI for Science是前沿方向，赛道增长迅速，个人职业前景广阔
- 薪资竞争力强，福利完善
- 团队技术氛围浓厚，有较多学术与工业结合的机会
- 要求极高，需同时掌握物理仿真与深度学习，学习曲线陡峭
- 产品化落地过程可能涉及复杂工程问题，需要较强的推动力
- 适合具备扎实物理仿真与深度学习背景、喜欢将前沿AI技术用于解决实际工程问题的技术型人才
缺点 / 挑战
- 存在一定的科研压力，需持续跟踪前沿进展
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI for Science领域，成为物理仿真与深度学习交叉的专家
- 产品/架构师路线：积累产品化经验，主导仿真加速平台的设计与迭代
- 管理路线：带领团队推动AI仿真技术的行业落地
- 研发基于深度神经网络的代理模型，替代传统CFD/FEA高保真仿真，提升设计效率
- 将物理定律嵌入深度学习框架，开发物理一致性的混合模型
- 构建基于AI的多学科设计优化系统，自动搜索最优设计方案
- 处理海量高维科学数据，为模型训练提供基础，并推动算法产品化落地
- 深厚的物理仿真背景，精通CFD或结构力学及主流仿真软件
- 扎实的深度学习基础，熟练使用PyTorch、TensorFlow或PaddlePaddle
- 优化算法经验，如贝叶斯优化、进化算法、强化学习等
- 良好的编程能力，精通Python，C++优先
申请策略
- 提前了解百度AI for Science团队的已有成果与方向，在面试中展现匹配度
- 准备一个完整的项目案例，从问题定义到算法实现到效果验证，体现系统思维
- 突出物理仿真项目经验，尤其是CFD/FEA使用和数值计算背景
- 重点展示深度学习模型构建与调优实例，特别是与物理结合的项目（如PINNs）
- 体现优化算法应用经验，如贝叶斯优化、进化策略等
- 如有AI产品化或论文发表经历，务必强调
- 若缺乏物理仿真经验，可快速学习OpenFOAM或ANSYS基础
- 补充PINNs或GNN在物理问题上的实践，可参考开源项目
面试指南
- 结合具体项目，按问题背景-方法设计-实现细节-结果评估的结构回答
- 强调技术落地中的权衡（如精度与效率）与迭代过程
- 展现对物理机理与数据驱动结合的深入理解，避免空谈
- 请详细讲解你如何将物理定律嵌入深度学习模型，具体如何实现？
- 你如何评估代理模型的精度与泛化能力？遇到过哪些挑战？
- 描述一个你使用贝叶斯优化或进化算法解决实际工程问题的案例
- 你对AI for Science的当前瓶颈和未来趋势有何看法？
- 你如何处理训练数据不足或质量不高的问题？
职位点评
79
综合评分
百度AI for Science岗位，技术前沿、成长性强，但WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术前沿与职业成长、能够接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
百度为已上市公司，薪资福利有竞争力，属于市场偏高水平，但具体数字需面议。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
90较高
该职位位于AI前沿赛道，技术栈新，成长空间大，且百度有完善的内部培训与晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PINNs、GNNs、Transformer、强化学习、生成模型
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在北京或上海核心区域，但岗位强度可能较高，未明确提及WLB。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI for Science具有较高的社会价值，推动工业仿真智能化，属于高速增长赛道。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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