物理仿真算法实习生

公司介绍：第四范式是中国智能决策市场的最大参与者。公司致力于实现企业级人工智能快速规模化落地，为企业提供以“决策型AI”、“生成式AI”为核心的技术、产品及解决方案，推动传统企业的数字化转型进程。2023年2月发布自研的多模态大模型产品“式说（4Paradigm SageGPT）”，已积累了数家国内最早的AIGC产业应用。目前已上市。 部门介绍：科技部目前专注于AI大模型、计算机视觉、自然语言处理、机器学习、决策优化、语音等领域的前沿技术研究和应用落地。内部采用更为平等友好的开源社区模式，大家可根据自己的兴趣与意愿自由选择任务。在这样的环境下，同学们可以近距离接触许多不同的技术领域和业务赛道，从而快速取得综合能力的全面提升。 面试形式：简历通过直接进入线上笔试环节，笔试包括代码题和算法题，会通过邮件和短信形式通知同学线上笔试具体时间和安排，笔试通过即可进入终面，面试通过可快速发放offer并入职。 base地点：北京/上海/武汉/深圳 岗位职责： •参与公司AI环境模拟器研发 •探索仿真环境的模型，并研发快速深度学习模型的方法（监督学习、POD、PINN、参数估计均可） •探索机器学习方法在物理场几何优化上的应用

岗位要求： •扎实的机器学习基础，对物理仿真、离散仿真、参数估计有过相关经验 •对PINN、数据驱动的模型降维(如POD)、监督学习、逆强化学习有过相关经验 •熟练使用Python，较强的编码能力，研究学习能力较强，数学基础较好 加分项 •有较强的代码能力优先，有各类竞赛获奖经历(如kaggle，天池、DF、DC等比赛平台)、有过ACM等编程竞赛经历，或代码开源在github上并有较大影响 •在Interspeech/ICASSP/ACL/EMNLP/ NAACL等顶会顶级会议或者期刊发表论文者 •仿真模拟器、物理神经网络、数据驱动的模型降维学习研究及应用经历 •商业/开源物理仿真软件的使用经历