工作职责：
1. 负责基于冶金生产过程生产工况模式，研发高精度、高可控性的数据样本生成算法，满足工况模拟、异常检测等场景需求。
2. 参与冶金生产仿真与孪生模型的设计与开发，实现工况场景的数字化再现。集成数据生成模块到仿真与孪生系统中，确保系统能够实时、准确地生成和展示工况数据。
3. 负责优化生成算法和仿真与孪生模型的性能，提高模型稳定性与泛化能力。
4. 负责与冶金工程师、工艺专家协作，将冶金领域知识（如炼钢反应机理、连铸凝固模型等数值仿真模拟）嵌入算法设计，确保生成数据符合物理规律与行业标准。
5. 负责为团队提供算法驱动的数据增强能力（如填补缺失数据、生成极端工况样本），支撑数字孪生、工艺优化系统等产品开发。
6. 探索设计数据生成质量控制体系，确保生成数据符合冶金生产真实性、安全性与合规性要求。探索跟踪生成式AI在流程工业中的应用趋势，研究多模态工况的生成技术。
任职资格：
1. 硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、冶金工程、自动化、工业大数据等相关专业，具备交叉学科背景者优先。
2. 精通生成式AI技术（Transformer、Diffusion Models、GAN、VAE等），熟悉PyTorch/TensorFlow框架。
3. 掌握仿真模拟与数字孪生技术，包括系统建模（Proe、3DMax、Unity3D ）、仿真软件使用（ANSYS、ProCAST、Simufact Steel、JMatPro）、数据分析等。
4. 熟悉冶金生产关键流程（高炉炼铁、连铸连轧、热处理等）及核心参数，熟悉流程动力学、冶金传热学、凝固相变学等机理知识，具备工艺机理模型基础者优先。
5. 具备2年以上工业算法开发经验，有钢铁/冶金行业数字化项目（如数字孪生、数值模拟与仿真）落地案例者优先。
具备较强的快速学习能力；具备较强的逻辑思维和问题分析能力，能够独立解决复杂技术问题；具备良好的沟通和团队协作能力，能够与跨部门团队有效合作；积极主动，责任心强。
