岗位职责：
1.将自然语言工程需求转化为目标、变量、约束、工况和验证标准等可求解问题；
2.研究基于仿真反馈的工程推理，让 Agent 能够提出假设、设计实验、分析结果、诊断问题并决定下一步行动；
3.利用物理约束、求解器、性能指标和工程规则建立可靠的验证闭环，而不是依赖大模型自己判断结果是否正确；
4.将 Agent 与试验设计、灵敏度分析、优化、代理模型、系统辨识等方法结合，探索自主工程设计与优化；
5.从真实工程任务中的成功和失败过程提取高质量数据，与模型训练团队共同提升领域模型的推理和决策能力；
6.长期探索工程系统中“结构变化如何影响物理行为”，提升 Agent 对复杂系统的预测、诊断和设计能力。
任职要求：
1.能够把一个模糊的工程问题逐步转化为明确的状态、变量、目标、约束和验证方法；
2.不仅关注模型指标，也能够理解算法背后的假设、适用条件、失败模式和真实工程意义；
3.有较强的研究能力和技术判断，能够自主提出假设、设计实验、分析失败并不断修正方案；
4.愿意深入真实模型、求解器、仿真环境和工程工具，而不仅停留在大模型接口、提示词或通用 Agent 框架层面；
5.具备快速学习陌生工程领域的能力，并能够与不同领域的工程专家有效合作。
加分项：
具备以下任一方向较深入的经验都会很有价值：
1.AI Agent 与推理、机器人、控制、优化、科学智能、系统辨识、图学习、代理模型、物理信息机器学习、计算力学、CFD/FEM、Modelica、CAD/CAE、MBSE、强化学习；
2.拥有高质量论文、重要科研项目、优秀竞赛成绩，或独立完成过有技术深度的算法/工程项目，会明显加分。