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一、崗位核心目標
1、作為核心研發成員，負責以集團自產鐵源為原料，通過火法脫硫制備高純氧化鐵，及高純鐵的關鍵工藝實驗與開發。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工具與數據分析方法，優化實驗設計、加速數據分析并產生創新見解，將數據驅動的研究能力與傳統實驗技能緊密結合。
2、我們尋找“既能操作實驗設施又能駕馭數據流”、相信實驗產生數據，而數據經過智能分析能產生更強大的實驗洞察、具有將傳統工藝知識與現代數據智能相結合的意愿與潛力的新型研發工程師。
二、主要職責
1. 動手實驗與工藝開發：獨立負責或協同開展從原料處理、火法脫硫、氫氣還原到產品表征的全流程實驗操作、數據記錄與分析。
2. AI輔助的研發工作：
   · 實驗設計與優化：利用機器學習算法或AI工具，對復雜的工藝參數（溫度、氣氛、時間、物料配比等）進行模擬、敏感性分析和優化，以最少實驗次數達成研發目標。
   · 數據智能分析：運用AI助手對實驗產生的多維度數據（成分、結構、性能）進行深度挖掘，識別關鍵模式和隱藏關聯，形成對工藝機理的智能洞察。
   · 過程模擬與預測：嘗試應用或開發簡單的預測模型，對反應結果、產品純度或雜質含量進行預測，指導實驗方向。
3. 解決具體技術問題：針對實驗中出現的問題，結合傳統工程分析和數據驅動方法，快速定位根源并設計驗證實驗。
4. 創新方案嘗試：敢于嘗試AI賦能的新研發模式，探索將先進的數據科學方法應用于傳統冶金工藝優化的可能性。
5. 實驗總結與報告：規范撰寫實驗記錄與分析報告，并能清晰呈現數據驅動的分析邏輯和結論。
三、任職要求
1. 學歷與專業：
   · 本科及以上學歷，冶金工程、材料科學與工程、化學工程、計算材料學等相關專業。
   · 碩士或有相關項目經驗者優先。
2. 經驗與技能：
   · 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、材料制備與表征設備的實際經驗。
   · AI與數據技能：
     · 熟練使用AI工具，具備數據處理、可視化及基礎統計分析能力。
     · 有使用機器學習庫或AI輔助研發平臺進行數據建模、預測或優化的經驗。
     · 了解或有意愿學習將AI用于實驗設計（如DOE優化）、數據處理或圖像分析（如對微觀結構圖片進行智能識別）的方法。
   · 有火法冶金、高溫反應相關經驗，并具備上述AI/數據技能者優先。
四、個人特質與能力
1. 敢想敢干，AI賦能的創新思維：不僅勇于提出新工藝想法，更能主動思考如何利用數據工具和AI模型來驗證、優化或加速創新過程。
2. 積極動手，數據驅動實驗：熱愛實驗室工作，同時熱衷通過數據分析從實驗結果中提取最大價值。追求“動手實驗”與“動腦分析”的高效閉環。
3. 解決問題能力：能夠融合工程直覺與數據洞察，綜合運用實驗手段和計算工具解決復雜技術問題。
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場景，為公司智研平臺提供真實可靠的數據。
5. 團隊協作與溝通：能清晰地向不同背景的同事解釋數據驅動的發現和建議。