云原生物理仿真博士后

【工作地】 西安、深圳、北京、杭州、上海 【工作职责】 运用人工智能学习物理定律，构建基于人工智能的物理仿真算法和引擎，颠覆传统物理仿真方法，实现物理精度和仿真性能的跨越式提升。具体职责包括： 1. 洞察学术界和业界领先的基于人工智能的物理仿真方法，分析技术趋势，总结可行的技术路线； 2. 结合业务场景和需求，对SOTA方法进行改进和优化，从算法精度、效率和泛化性方面实现算法突破。具体应用场景包括但不限于布料仿真、毛发仿真、肌肉仿真、流体仿真和机器人仿真等。 3. 研究AI赋能物理仿真，如强化学习、神经物理仿真、AI世界生成等关键技术。 【岗位要求】 1. 计算机、人工智能、应用数学等相关专业博士。 2. 精通神经网络和深度学习，包括但不限于MLP、GNN、RNN和encoder-decoder model等。 3. 在物理仿真/机器人仿真/游戏仿真/工业仿真/自动驾驶仿真等领域有深入研究经验，物理仿真理论基础扎实，对工业界的应用问题有兴趣，具备良好的编程能力。 4. 有相关专利、顶级学术期刊或会议论文发表、或相关大赛获奖者优先。