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HI简历
18800000000hi@hicv.cn
应届生上海市物理AI算法工程师
个人总结
意向岗位为物理AI算法工程师。本科阶段系统学习人工智能、计算物理与应用数学，熟悉PyTorch/TensorFlow，在课程与自主项目中实现过PINNs求解一维对流扩散方程、Neural ODE拟合动力系统轨迹，习惯从守恒律与边界条件出发设计损失项，并用误差曲线与残差分布验证模型收敛。
教育经历
示例大学
2023年09月-2027年06月
人工智能、机器学习、计算物理、应用数学、计算机科学与技术 本科 本科
主修机器学习、数值分析、偏微分方程、计算物理与最优化方法。课程项目中以PyTorch实现PINNs求解热传导方程，对比不同配点策略的误差；另完成Neural PDE小规模实验，整理实验记录与结果分析文档。
工作经历
某人工智能实验室
2025年03月-2025年06月
物理AI算法实习生 算法研发组
协助研究员开展一维热传导与波动方程的物理约束建模：梳理PDE边界条件与守恒律，用PyTorch搭建PINNs原型并加入自动微分残差项；配合仿真组核对COMSOL参考解，在自建1000组参数样本上对比不同损失权重与网络结构，记录相对L2误差变化并整理实验日志，供组内周会复盘与后续调参参考，同时沉淀可复用的训练脚本。
项目经历
一维Burgers方程PINNs求解课程项目
2024年09月-2025年01月
个人项目
课程项目目标是复现PINNs求解一维Burgers方程。我负责推导PDE残差与初边值损失，用PyTorch实现全连接网络与自动微分，系统对比不同配点数与损失权重组合。以有限差分解为参考，在自建网格上测试集相对L2误差约1e-2量级；整理训练曲线与失败案例，总结配点分布对收敛速度与稳定性的影响，并撰写复现报告。
弹簧阻尼系统Neural ODE建模校园项目
2023年10月-2024年05月
核心成员
校园科研小组项目，用Neural ODE拟合弹簧阻尼振动轨迹并预测未来状态。我负责数据生成与模型训练：用数值积分构造样本，在PyTorch中实现ODE求解器与伴随反向传播，与同学分工调学习率和积分步长。在固定随机种子的200条轨迹上评估，多步预测RMSE较基线LSTM降低约两成，并输出对比报告与误差分析。
社团和组织经历
学生发展中心
2023年09月-2024年06月
项目与活动负责人 学生组织
在学院科创小组中负责物理建模课题的整体推进，将PINNs求解与Neural ODE建模任务拆解为数据生成、网络实现、误差评估等子模块并落实到人；组织每周技术分享，主讲自动微分与损失权重设计；统一整理实验数据、复现笔记与失败案例。
荣誉奖项
算法竞赛校赛二等奖
校级优秀科研项目成员
其他
- 技能: 熟悉 PyTorch 与 TensorFlow，能搭建 PINNs 与 Neural ODE/PDE 原型，并用自动微分构造 PDE 残差与初边值损失项。; 掌握 Python 与 NumPy、Pandas，具备有限差分参考解构造、误差曲线与残差分布分析及实验日志记录能力。; 了解可微分编程与符号回归思路，能从守恒律、边界条件出发设计损失权重并做对比实验。
- 证书: CET-6
- 语言: 英语：CET-6，可阅读英文技术文档与论文；普通话：母语。
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