模型开发工程师（2026校招）

职位描述

1、设计并优化面向时序数据（如压裂曲线）的生成模型，涵盖VAE、Diffusion、TCN/LSTM、Transformer等架构，持续对比新老模型性能并推动效果提升。

2、整合地质、工程等多源异构数据，构建融合多模态信息的生成模型，增强对压裂压力、排量、加砂浓度等关键参数的建模精度与泛化能力。

3、构建高效时序数据处理管线（支持1Hz采样、数十万阶段数据），实现数据清洗、增强及分布式训练流程优化，支撑大规模模型训练。

4、与后端（Python/MongoDB）和前端（Next.js）团队协作，实现模型在线推理、可视化及API服务，支持生产环境的实时调用与系统集成。

5、评估并优化GPU/分布式训练方案（如RTX 4090单卡及集群训练），通过模型量化、剪枝、推理加速（如TensorRT）等技术提升计算效率与部署性能。

6、跟踪时序生成、物理引导AI、能量约束模型等学术前沿，转化研究成果为落地方案，输出技术文档与研究报告，支撑团队知识沉淀。

任职要求

1、​学历与专业背景​：计算机科学、应用数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，或具备同等实践经验。

2、精通PyTorch/TensorFlow框架，具备时序建模或生成模型（如VAE/Diffusion）研发经验，熟悉时序信号处理者优先。

3、掌握大规模数据预处理、特征工程及分布式训练技术，熟悉GPU/高性能计算环境（如CUDA、MPI）。

4、具备良好的工程化能力，能将算法模型集成至实际产品，熟悉API开发、容器化部署及性能优化。

5、持续关注AI前沿技术，具备快速学习、技术论证及落地转化的能力，擅长团队协作与技术文档编写