岗位职责：
1、AI技术赋能膜材料研发：基于机器学习/深度学习方法，挖掘膜材料的成分、制备工艺参数与关键性能指标之间的关联规律，构建材料性能预测模型；通过AI辅助加速高性能膜材料的定向开发等。
2、AI驱动膜产品性能优化：针对膜组件（如卷式膜、中空纤维膜等）的结构设计（流道设计、孔隙分布、膜堆叠方式等），利用计算流体力学（CFD）仿真数据与AI结合，建立产品性能预测模型，指导产品结构参数优化。
3、AI助力膜装备研发与运维：结合膜装备的工艺流程数据，构建装备运行状态预测模型，支持膜装备研发与运维；开发膜污染识别与分级模型，辅助自动化清洗方案制定，实现研发-生产-运维全流程的数字化协同。
4、跨部门协作与技术落地：与研发团队、装备制造团队、运营团队紧密合作，理解业务需求并转化为AI可解决的具体问题，推动模型从实验室验证到实际研发场景的应用。
5、参与研发数据体系的搭建（如实验数据标准化采集、多源数据整合），优化数据质量以支撑AI模型训练。
6、跟踪AI在水处理/膜技术领域的最新研究进展（如AI+材料科学、AI+化工过程模拟等），引入创新方法提升研发效率。
任职要求：
1、学历与专业背景：
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、化学工程与技术、产品设计等相关专业。
2、专业技能：
（1）AI技术能力：熟练掌握至少一种主流编程语言（Python优先），熟悉常用机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）及深度学习模型（如CNN、RNN、GNN、Transformer等）；有材料/化工领域AI建模经验者优先；
（2）数据处理能力：具备扎实的数据分析基础，能处理小样本、高维度或非结构化数据；
（3）领域知识加分项：熟悉计算流体力学（CFD）、分子模拟（如分子动力学）或数字孪生技术者优先考虑。
3、能力要求：
（1）问题解决能力：能快速理解水处理/膜技术领域的研发痛点（如材料性能瓶颈等），设计合理的AI解决方案；
（2）跨学科沟通能力：具备与材料、化工、装备设计等技术人员高效沟通的能力，能将AI技术语言转化为业务可理解的需求；
（3）创新能力与主动性：对AI技术在水处理行业的应用有热情，愿意探索前沿方法（如生成式AI设计新材料、强化学习优化工艺参数）并推动落地。
4、经验要求：
具有2年以上AI实际项目经验（工业场景优先），有材料科学、化工、环保等领域AI应用案例者优先；应届生需提供AI相关课程设计/科研项目证明（如材料性能预测模型、化工过程优化等）。