职责描述： 1、基于等离子体物理基本理论与数值模拟方法，开展托卡马克多尺度等离子体数值建模、等离子体平衡反演、多物理场仿真建模等研究工作，研发高精度聚变物理仿真模型。 2、研究物理信息神经网络（PINN）、神经算子、生成模型等前沿智能仿真算法，探索AI赋能聚变数值模拟的新方法、新范式。 3、依托真实聚变装置实验数据与仿真数据集，完成智能模拟模型的训练、调优与迭代。 4、独立或协助团队完成高水平学术论文、技术报告、专利等科研成果发表和申报工作。 任职要求： 1、人工智能、应用数学、科学计算、物理等相关专业在读硕士生、博士生或特别优秀的本科生。 2、熟练掌握物理信息神经网络、神经算子等智能仿真算法，并具有丰富的实践经验。 3、编程基础扎实，熟练使用PyTorch、JAX等主流深度学习与科学计算框架，具备良好的代码编写、调试和优化能力。 4、具备英文文献阅读理解能力，能够主动跟踪AI、计算物理、聚变仿真领域前沿论文。 5、热爱跨学科科研工作，对复杂物理系统数值模拟、可控核聚变前沿研究抱有浓厚兴趣，科研态度严谨踏实。 加分项：熟悉磁流体力学（MHD）、等离子体动理学、输运方程、偏微分方程（PDE）数值解法，掌握有限元、有限差分等经典数值仿真算法；在AI、数值模拟、计算物理领域顶会顶刊发表过学术论文，拥有高质量科研项目、开源算法开发落地经历。