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一、崗位核心目標
1、作為核心研發(fā)成員，負責以集團自產(chǎn)鐵源為原料，通過火法脫硫制備高純氧化鐵，及高純鐵的關(guān)鍵工藝實驗與開發(fā)。本崗位要求候選人不僅能扎根實驗室動手實驗，還需能主動運用AI工具與數(shù)據(jù)分析方法，優(yōu)化實驗設(shè)計、加速數(shù)據(jù)分析并產(chǎn)生創(chuàng)新見解，將數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究能力與傳統(tǒng)實驗技能緊密結(jié)合。
2、我們尋找“既能操作實驗設(shè)施又能駕馭數(shù)據(jù)流”、相信實驗產(chǎn)生數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)經(jīng)過智能分析能產(chǎn)生更強大的實驗洞察、具有將傳統(tǒng)工藝知識與現(xiàn)代數(shù)據(jù)智能相結(jié)合的意愿與潛力的新型研發(fā)工程師。
二、主要職責
1. 動手實驗與工藝開發(fā)：獨立負責或協(xié)同開展從原料處理、火法脫硫、氫氣還原到產(chǎn)品表征的全流程實驗操作、數(shù)據(jù)記錄與分析。
2. AI輔助的研發(fā)工作：
   · 實驗設(shè)計與優(yōu)化：利用機器學習算法或AI工具，對復雜的工藝參數(shù)（溫度、氣氛、時間、物料配比等）進行模擬、敏感性分析和優(yōu)化，以最少實驗次數(shù)達成研發(fā)目標。
   · 數(shù)據(jù)智能分析：運用AI助手對實驗產(chǎn)生的多維度數(shù)據(jù)（成分、結(jié)構(gòu)、性能）進行深度挖掘，識別關(guān)鍵模式和隱藏關(guān)聯(lián)，形成對工藝機理的智能洞察。
   · 過程模擬與預測：嘗試應用或開發(fā)簡單的預測模型，對反應結(jié)果、產(chǎn)品純度或雜質(zhì)含量進行預測，指導實驗方向。
3. 解決具體技術(shù)問題：針對實驗中出現(xiàn)的問題，結(jié)合傳統(tǒng)工程分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，快速定位根源并設(shè)計驗證實驗。
4. 創(chuàng)新方案嘗試：敢于嘗試AI賦能的新研發(fā)模式，探索將先進的數(shù)據(jù)科學方法應用于傳統(tǒng)冶金工藝優(yōu)化的可能性。
5. 實驗總結(jié)與報告：規(guī)范撰寫實驗記錄與分析報告，并能清晰呈現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的分析邏輯和結(jié)論。
三、任職要求
1. 學歷與專業(yè)：
   · 本科及以上學歷，冶金工程、材料科學與工程、化學工程、計算材料學等相關(guān)專業(yè)。
   · 碩士或有相關(guān)項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
2. 經(jīng)驗與技能：
   · 實驗技能：具備扎實的實驗室動手能力，有使用高溫爐、氣體控制系統(tǒng)、材料制備與表征設(shè)備的實際經(jīng)驗。
   · AI與數(shù)據(jù)技能：
     · 熟練使用AI工具，具備數(shù)據(jù)處理、可視化及基礎(chǔ)統(tǒng)計分析能力。
     · 有使用機器學習庫或AI輔助研發(fā)平臺進行數(shù)據(jù)建模、預測或優(yōu)化的經(jīng)驗。
     · 了解或有意愿學習將AI用于實驗設(shè)計（如DOE優(yōu)化）、數(shù)據(jù)處理或圖像分析（如對微觀結(jié)構(gòu)圖片進行智能識別）的方法。
   · 有火法冶金、高溫反應相關(guān)經(jīng)驗，并具備上述AI/數(shù)據(jù)技能者優(yōu)先。
四、個人特質(zhì)與能力
1. 敢想敢干，AI賦能的創(chuàng)新思維：不僅勇于提出新工藝想法，更能主動思考如何利用數(shù)據(jù)工具和AI模型來驗證、優(yōu)化或加速創(chuàng)新過程。
2. 積極動手，數(shù)據(jù)驅(qū)動實驗：熱愛實驗室工作，同時熱衷通過數(shù)據(jù)分析從實驗結(jié)果中提取最大價值。追求“動手實驗”與“動腦分析”的高效閉環(huán)。
3. 解決問題能力：能夠融合工程直覺與數(shù)據(jù)洞察，綜合運用實驗手段和計算工具解決復雜技術(shù)問題。
4. 快速學習與適應性：對AI等新工具、新方法保持好奇心和學習熱情，能快速掌握并將其應用于實際研發(fā)場景，為公司智研平臺提供真實可靠的數(shù)據(jù)。
5. 團隊協(xié)作與溝通：能清晰地向不同背景的同事解釋數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)和建議。