岗位描述
岗位职责
岗位职责
•与实验科学家明确优化目标、变量和约束,基于主动学习、贝叶斯优化或统计实验设计方法选择下一轮实验。
•研发并迭代实验决策算法,按任务训练或更新所需预测模型,与生物响应模型对接,并与随机、规则或专家方案比较。
•将实验预算、样本数量、设备可用性和结果延迟纳入决策,处理失败实验,评估实验效率与优化效果。
•将算法实现为可运行的服务,下发实验方案、接收实验结果,保存决策依据、参数、模型版本和实验轮次记录。
•建设计算任务管理与数据反馈流程,支持训练、推理和评估任务的调度、状态监控及失败重试。
岗位要求
任职要求
•计算机、人工智能、应用数学、自动化或相关专业硕士及以上,或具备同等研究及工程实践能力。
•掌握主动学习、贝叶斯优化、统计实验设计等至少一种方法,有实际建模、训练或策略优化经验。
•熟练使用Python,能够独立实现算法与服务接口,具备代码管理、任务调试和结果复现能力。
•理解小样本、噪声和不确定性对决策的影响,能够与实验及设备团队共同定义目标、约束和验收指标。
加分项
•有真实实验闭环、受约束优化、多目标优化或小样本学习项目经历。
•有科学计算工作流、实验数据平台或仪器API对接经验。