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职位概述：

你将负责公司 AI4S 平台、AI 解决方案产品模块的定义、设计与演进，同时深度参与客户售前方案与项目交付，把市场信号、科学领域知识与一线交付洞察转化为清晰的产品愿景与路线图。

岗位职责：

1.产品愿景与路线图

• 定义并维护 AI4S 平台及解决方案产品模块的路线图，平衡中长期规划与近期交付。

• 从客户交付项目中识别可复用能力，推动其抽象为标准化、可产品化的模块。

• 建立清晰的产品定位，在 AI4S 市场中形成差异化竞争力。

2. 产品定义、设计与实现

• 撰写详尽的 PRD、用户故事和验收标准，确保工程团队清晰执行。

• 设计端到端用户工作流、信息架构和交互模型。

• 与工程共同定义数据模型、API 规范、数据治理框架与集成模式，参与 / 主导技术设计讨论。

• 在范围、质量、时间之间做权衡，与利益相关者对齐。

• 在确定的产品方向下，具备工程化能力将产品初步实现，结合客户价值场景作初步验证。

3. 售前与解决方案设计

• 协同销售与技术团队理解客户业务场景与痛点。

• 作为可信技术顾问，向客户高管 / 工程负责人清晰传达 AI 解决方案的架构与价值。

• 主导方案演示、POC 与技术研讨，推动项目进程。

4. 项目交付与客户成功

• 端到端负责解决方案项目交付，确保按时、按范围、按质量上线。

• 作为客户核心对接人，管理预期、维护长期合作关系。

• 协调跨职能团队（工程、数据科学、领域专家）推进里程碑，管控风险。

5. 产品洞察与跨职能协作

• 与工程团队紧密协作，将一线客户痛点转化为产品方向。

• 与领域科学家合作，将材料研发工作流转化为产品功能。

• 建立反馈闭环（交付团队、客户支持、终端用户），形成系统化改进机制。

• 推动 AI 能力产品化（模型管理、实验追踪、数据管线、数据治理、评估框架等）。

• 跟踪 AI/ML/LLM 前沿进展，评估在材料科学领域的适用性。

任职要求：

1. 本科及以上学历（计算机、工程、材料科学等相关专业）。

2. 产品管理实战经验 + 扎实技术功底（能看懂代码、审视系统架构、参与 API 设计讨论）。

3. 具备售前方案设计或项目交付管理经验。

4. 能使用 Figma / Axure 等工具完成产品原型。

5. 有从产品概念到上线发布的完整经历，对产出结果有清晰的 ownership。

6. 扎实的项目管理能力，能推动多方利益相关者项目从启动到落地。

7. 较强的数据分析能力，善于用数据驱动决策。

8. 优秀的书面与口头表达能力，能输出清晰的 PRD、做方案演示并对齐跨职能团队。

9. 中文母语水平。

加分项：

1. AI/ML 平台、数据产品、数据治理或科学计算工具产品管理经验。

2. AI / 机器学习 / 数据驱动方案交付经验（工业或科学应用场景）。

3. 材料、化工、能源、半导体等相关行业背景。

4. B2B 企业级 SaaS / PaaS 产品管理经验。

5. 了解 MLOps / LLMOps 概念（模型生命周期、评估、监控、部署）。

6. 英语达到商务沟通水平。

岗位职责：

1. 负责聚合物及聚合物复合材料加工过程数值模拟方法的研发，建立从加工工艺条件到材料微观结构及宏观性能的多尺度预测能力，涵盖混合、注塑、挤出、压缩成型等典型加工工艺。

2. 建立和优化聚合物熔体及复合材料体系的本构模型、结晶动力学模型及微结构演化模型，构建分子模拟（MD/CGMD）与连续介质模拟之间的多尺度参数传递体系。

3. 基于 CFD、FEM/FVM/FDM 等数值方法，开发、优化或定制加工过程求解器，模拟聚合物加工过程中的流动、传热、应力及相态演化过程，为工艺优化和产品设计提供理论支持。

4. 参与聚合物加工模拟平台建设，与材料、模拟、软件及 AI 团队协同开发加工模拟软件平台，推动算法工程化、标准化及智能化，实现平台能力持续迭代。

5. 跟踪计算流变学、聚合物加工模拟、多尺度模拟及高性能计算领域前沿技术，推动新算法、新模型和新工具在研发平台中的落地应用。

任职要求：

• 基本要求

1. 化学工程、机械工程、材料科学、应用数学、计算物理等相关专业硕士及以上学历，若有相关领域工作经验可放宽；

2. 具有聚合物加工、计算流变学、计算材料科学或相关方向研究背景；

3. 熟练使用 Python、Linux，具备 C/C++ 或 Fortran 科学计算开发能力；

4. 熟悉 Git 等代码管理工具，具有良好的软件开发规范意识；

5. 具备良好的跨学科沟通与协作能力，能够与材料、算法、软件及 AI 等不同方向团队高效合作；

6. 具备良好的英文文献阅读和技术写作能力；

7. 具备探索研发难题的热情与勇气，能够接受答案尚不明确的研发任务，主动思考、持续探索并推动问题解决。

• 专业能力

满足以下至少两个方向：

1.聚合物加工模拟方向

· 熟悉聚合物加工过程中的流动、传热及微结构演化机理；

· 理解聚合物流变、本构模型及加工工艺之间的关系；

· 具有注塑、挤出、混炼、压缩成型等一种或多种加工过程模拟经验。

2.数值模拟方向

· 熟练掌握有限元（FEM）、有限体积（FVM）或有限差分（FDM）等数值方法；

· 具备复杂几何建模、网格划分及求解器开发或二次开发经验；

· 熟悉 CFD 基础，具有非牛顿流体、粘弹性流体或多相流模拟经验；

· 熟悉OpenFOAM、ANSYS Fluent/Polyflow、COMSOL等一种或多种模拟软件。

3.算法开发方向

· 具备扎实的软件开发能力，能够使用 Python、C/C++ 或 Fortran 开发科学计算程序；

· 熟悉 Linux 开发环境及 Git 协作；

· 具有数值算法设计、求解器优化或高性能并行计算（MPI/OpenMP）经验。

加分项：

具有以下任一经验者优先：

1. 聚合物及高分子复合材料相关计算方法开发或应用；

2. 粗粒化分子动力学（CGMD）与连续介质模型之间的参数传递或联合模拟经验；

3. 聚合物流变本构模型开发，熟悉一种或多种粘弹性流体模型（如 Oldroyd-B、Giesekus、FENE-P、Rolie-Poly 等）；

4. 聚合物结晶动力学、纤维/填料取向或微结构演化模型开发经验；

5. 相场模拟、耗散粒子动力学（DPD）、格子玻尔兹曼方法（LBM）等介观尺度模拟经验；

6. 微动力学建模（MKM）或反应性加工（如热固性固化、反应挤出等）模拟经验；

7. GPU/CUDA/HIP 或 MPI/OpenMP 高性能计算开发经验；

8. 机器学习辅助本构建模、数据驱动工艺优化或 AI 与加工模拟结合应用经验；

9. 加工工艺自动优化、模拟自动化工作流或智能研发平台开发经验；

10. 开源计算软件开发经历，或在相关开源社区具有技术贡献；

11. 在计算流变学、聚合物加工模拟、计算材料科学等领域发表过高水平学术论文。

岗位职责：

1. 负责后端服务的设计、开发与维护。

2. 协调前后端数据交互，确保系统性能与数据安全。

3. 参与前端（Vue.js/ React.js）和桌面应用（Electron）开发。

4. 参与 AI / 算法相关应用的工程落地，包括模型调用、工作流编排、数据处理和系统集成。

5. 参与数据库设计、缓存、异步任务、消息队列等基础设施建设。

   
   

任职要求：

1. 计算机相关专业本科及以上学历，3-5年 Python 后端开发经验。

2. 精通 Python 主流框架（FastAPI / Flask / Django），熟悉异步编程、多线程 / 多进程模型。

3. 精通常见数据库（PostgreSQL / MySQL / Redis），熟悉消息队列与分布式组件（Kafka / RabbitMQ）。

4. 熟悉云端开发（AWS / Azure）、容器化与微服务架构，熟练 Linux/Shell，了解 CI/CD。

5. 熟悉数据工程（ETL / Airflow / Spark），具备系统设计与算法基础。

6. 对 AI 工程落地有兴趣，能快速学习新技术。

7. 熟悉 WebSocket、Docker、CI/CD 流程。

   
   

加分项：

1. 有 AI / 机器学习 / 数据分析 / Agentic AI 项目经验。

2. 熟悉微服务治理（API Gateway / Service Mesh）。

3. 深入理解高并发系统和大规模数据处理。

4. 开源项目贡献者或 GitHub 技术成果展示。

5. 有 AI 编码工具（Claude Code、Cursor 等）使用经验。

岗位职责：

| 根据入职后的主攻方向，可能参与以下一类或多类工作：

1. 建设Agent的核心运行能力和Harness，包括任务理解与规划、Context、Memory、Skill、Tool、状态管理、长任务恢复、结果检查、权限和运行可观测性。

2. 建设材料知识与研发数据体系，完成不同来源数据的解析、清洗、切分、去重、分类、元数据、版本、增量更新、来源追溯和权限管理。

3. 建设和优化 RAG 与智能检索能力，包括关键词、向量和结构化条件检索、混合召回、Rerank、查询改写、多步查找与证据引用；通过检索测试集持续分析未召回、错误召回、排序错误、知识过期和证据不足等问题。

4. 建设真实任务数据集和评测方法，分析 Agent 运行轨迹与失败案例，根据真实研发任务、用户反馈和优秀或失败的运行轨迹建设任务集与回归测试，结合规则检查、程序验证、模型评分、专家评审和对比实验，持续改进 Prompt、Context、RAG、规划、Memory、Skill、Tool、模型和工作流。

5. 与材料工程师和算法同事梳理研发需求与 SOP，接入模拟仿真、科学计算、算法模型和内部系统，并持续优化任务质量、稳定性、速度和成本。

6. 熟练使用 Python，具备良好的软件设计、接口开发、数据处理、SQL、测试和问题排查能力。

7. 做过 Agent、大模型应用、后端平台或工作流相关项目，理解任务规划、上下文、工具调用、状态管理和结果验证等基本机制。

8. 做过 RAG、搜索、知识库、文档处理或数据工程相关项目，理解从数据处理、索引检索到效果验证的基本链路，而不只是调用向量数据库接口。

9. 能阅读 Agent 的日志和完整运行轨迹，把“效果不好”拆分成 Prompt、Context、RAG、规划、Skill、Tool、模型、数据或系统问题，并通过测试和对比实验验证改动。

10. 能把模糊问题整理成明确的目标、输入输出、执行步骤和验收方式，并独立完成模块从分析、设计到实现和验证。

11. 重视输入与单位、适用范围、结果可信度、来源追溯和可复现性，能与领域专家和不同技术方向的同事有效协作。

加分项：

1. 使用过 LangGraph、OpenAI/Claude Agent SDK 等任一种 Agent 框架或工具协议，或有 Context Engineering、Agent Harness、Memory、Skill/Tool 相关经验。

2. 有异步任务、任务队列、状态机、分布式工作流、长任务恢复、可观测性、权限安全或性能优化经验。

3. 接触过 Embedding、Rerank、查询改写、多跳检索、知识图谱、文档智能、多模态检索、数据治理或向量数据库（如 Milvus）。

4. 做过 Agent/大模型评测、运行轨迹分析、合成数据、指令或偏好数据、模型微调等工作。

岗位职责：

1. 负责公司 AI Agent 标准产品的整体规划、定位、场景与版本演进。

2. 从多个客户项目中抽象共性需求，提炼标准能力与可配置项，逐步降低重复开发。

3. 深入理解材料研发、工程师的工作场景，把复杂 Agent 能力转化为清晰、低学习成本的产品体验。

4. 针对大模型不确定性设计合理的产品机制（等待反馈、错误恢复、结果置信度、人工介入等）。

5. 主导原型、交互流程和需求文档，对页面结构与关键路径提出明确要求。

6. 协调前端、后端、算法团队，做版本规划与排期，对产品交付负责。

7. 参与客户访谈、售前演示与上线复盘，识别需求背后的真实问题。

任职要求：

1. 3年以上互联网 / 企业软件 / AI/SaaS 产品经验，有完整产品上线与迭代经历。

2. 优秀的用户体验意识与产品审美，能识别交互与视觉问题并给出方案。

3. 熟练使用 Figma / Axure 等工具完成中高保真原型。

4. 较强的产品抽象能力，能从多个客户需求中提炼标准能力。

5. 理解前后端与算法研发基本方式，能判断技术依赖与成本，制定可靠排期。

6. 对大模型、RAG、Agent 工作流有一定理解，能围绕模型不确定性做产品设计。

7. 良好的项目推进与跨团队沟通能力，敢对不合理需求做判断。

加分项：

1. 0→1 标准产品或项目制产品平台化经验。

2. 交互 / 视觉 / 用户研究背景，能独立完成高完成度方案。

3. 材料、化工、制造、科研信息化或工业软件相关行业经验。

岗位职责：

1. 研发基于材料结构、配方和工艺参数的性质预测模型。

2. 研究温度、压力、配比等工艺条件对材料性能的影响，建立条件依赖预测模型。

3. 根据目标性能、成本和可制造性等约束，开展材料逆向设计。

4. 处理多目标优化（热导率、模量、黏度、成本、可加工性等）。

5. 与实验 / 计算团队协作，通过 DFT、分子动力学等验证候选材料并持续迭代模型。

任职要求：

1. 材料、化学、物理、计算科学、AI 或相关专业硕士及以上学历。

2. 熟悉机器学习与深度学习主流架构（GNN / Transformer / 生成模型等）。

3. 熟练使用 PyTorch / PyTorch Geometric / DGL 等至少一种深度学习框架。

4. 理解材料性质背后的物理化学机制，能结合领域知识建模，而非纯数据拟合。

5. 熟悉模型训练、交叉验证、超参优化、误差分析与部署流程。

加分项：

1. AI for Science、材料信息学或计算材料学项目经验。

2. 熟悉 DFT、分子动力学、相场模拟或有限元方法。

3. 有扩散模型、VAE、强化学习或生成式材料设计经验。

4. 熟悉 Materials Project、OQMD、JARVIS 等材料数据集或 ALIGNN、CGCNN、MatGL 等材料模型。

5. 有材料相关论文、专利、开源项目或产业落地成果。

岗位职责：

1. 参与分子建模、分子动力学（MD）和第一性原理（DFT）等核心模拟能力的研发，支撑高分子、复合材料及先进功能材料的模拟需求。

2. 开发和优化高性能模拟算法，探索 GPU 加速、粗粒化、多尺度模拟及 AI + 模拟结合的新方法。

3. 参与材料模拟平台建设，推动算法工程化、标准化及智能化。

4. 跟踪国内外计算材料与分子模拟前沿技术，推动新算法、新模型在平台中落地。

任职要求：

1. 材料、化学、化工、物理、计算科学等相关专业硕士及以上学历。

2. 扎实的统计力学、分子模拟和计算材料理论基础。

3. 良好的跨学科沟通协作能力，能与材料、算法、软件及 AI 团队高效合作。

4. 优秀的英文读写水平。

5. 具备探索研发难题的热情，能在答案尚不明确时主动思考、持续推进。

专业能力：

满足以下至少 2 个方向

分子动力学（MD）：熟悉 LAMMPS / GROMACS，理解经典力场原理，能独立搭建复杂模拟体系。

第一性原理（DFT）：熟悉 VASP / CP2K / Quantum ESPRESSO，理解电子结构、能带、缺陷及界面计算。

算法开发：熟练 Python，具备 C/C++ 能力，熟悉 Linux + Git，能阅读修改开源模拟代码，有性能优化经验。

加分项：

1. 高分子、复合材料相关计算化学方法开发经验。

2. 粗粒化模拟、机器学习势函数、力场开发经验。

3. GPU/CUDA 并行计算开发经验。

4. 模拟方法 + 机器学习结合应用经验。

5. LLM Agent 在计算化学中的研发和应用。

6. 开源模拟软件开发经历。

7. 在计算材料或分子模拟领域发表过高水平论文。

岗位职责：

1. 负责材料科学场景下的图像算法研发，围绕图像分割、目标检测、分类识别、缺陷检测和结构表征等任务开发深度学习模型。

2. 处理 SEM、TEM、XRM 等材料图像，提取颗粒、晶粒、孔隙、裂纹、纤维、相区、缺陷等关键特征。

3. 开展材料表征数据智能分析（谱图预处理、峰值识别、特征提取与结果解释）。

4. 建立跨设备、跨尺度、跨模态的数据关联能力，统一建模材料图像、谱图、配方、工艺与文献知识。

5. 设计与维护材料图像机器学习 Pipeline（数据采集、清洗、标注、训练、评估、部署、监控）。

6. 参与大规模材料多模态数据集与 Benchmark 建设，制定数据规范与质量标准。

7. 面向工业与实验场景，开发多模态感知与过程理解算法（涵盖视频、音频、传感器等多源信号）。

8. 负责图像与多模态算法的工程化部署与性能优化（模型压缩、量化、推理加速、边缘部署、服务封装）。

9. 跟踪计算机视觉、多模态大模型、视觉语言模型与 AI for Science 前沿进展。

任职要求：

1. 计算机、AI、自动化、材料、计算材料、化学、生物医学等相关专业硕士及以上学历。

2. 2 年及以上计算机视觉、图像算法或深度学习经验（项目突出可放宽）。

3. 熟练Python，熟悉PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架。

4. 熟悉CNN、Transformer、视觉基础模型等架构，深入理解图像分割、目标检测、分类与特征提取任务。

5. 扎实的数字图像处理基础（增强、去噪、形态学、边缘检测、配准等）。

6. 熟悉U-Net、nnU-Net、SAM、SAM2、SegFormer、Mask2Former 等主流模型，能根据任务选型优化。

7. 对SEM / TEM / XRM等材料表征数据有基本理解或实际分析经验。

8. 具备多模态数据处理能力（图像、视频、文本、谱图、时序信号的对齐与融合）。

9. 熟悉常用评估指标（Precision / Recall / F1 / IoU / Dice /mAP），具备误差分析与对比实验能力。

10. 良好的工程能力与沟通能力，熟悉 Linux、Git、Docker。

    
    

加分项：

1. SEM / TEM / XRM 等材料表征数据实际项目经验。

2. 颗粒、晶粒、孔隙、裂纹、晶格或材料缺陷分析经验。

3. 跨设备配准、跨尺度分析或三维重建经验。

4. 视觉语言模型、多模态大模型或视频理解相关经验。

5. 工业视觉、视频理解或过程行为识别项目经验。

6. 多模态 Agent、RAG、知识图谱或决策系统开发经验。

7. ONNX、TensorRT、TorchScript、CUDA、C++ 推理或边缘设备部署经验。

8. 大规模数据集、Benchmark、论文、专利、算法竞赛或开源项目经验。

📍工作地点：深圳 / 杭州

📮 简历投递请发送至：info@synmatai.com

投递时请备注：岗位+姓名

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