[杭州]光合泰智（杭州）有限公司

职位：物理数字李生开发及仿真建模工程师
发布时间：2026-05-08
工作地点：其它
信息来源：浙江大学
职位类型：全职
职位描述
光合泰智（杭州）有限公司

招聘信息

物理数字李生开发及仿真建模工程师

2026-05-07 17:32:08

职位描述

职位概述
光合泰智正在寻找一位具备建模 、仿真和分析专业技能的优秀数字孪生工程师加入我们的团队 。您将致力于面向智算中心等工业领域的物理,机理数字孪生模型的建模及开发工作， 重点关注能源效率 、热力学和气流管理 。您的工作将直接有助于提高系统运营效率 、降低能耗并推动智算中心等工业领域的绿色可持续发展。

主要职责
1. 数字孪生模型开发
1.1 依据暖通领域的背景知识，与工程团队合作， 进行组件 、设备及系统级的数字孪生模型开发.
1.2 使用内部开发的数字孪生平台，对暖通系统进行建模

2. 数据分析与处理
2.1 分析和处理智算中心及其他工业场景下的暖通系统设计数据
2.2 结合系统历史运行数据和设计数据，对数字孪生模型进行校准

3. 仿真与优化
3.1 运行仿真并评估暖通系统的性能（ 能源效率 、热力学和气流优化）
3.2 分析仿真结果， 结合实际运行数据，制定优化方案
3.3 解释仿真结果，识别潜在的性能改进领域

4. 文档与报告
4.1 为客户,项目准备分析报告及演示文稿
4.2 准备全面的分析报告，详细说明发现 、优化策略和关键绩效指标
4.3 利用数据分析揭示趋势 、异常和项目执行中提升性能的机会

5. 技术跟进
5.1 保持对最新的能源数字孪生建模和仿真技术及行业趋势的了解
5.2 有程序编写经验， 能够阅读 、理解 、使用相关自动化模块
5.3 充分积极与热爱研究新鲜事物， 尝试过多种AI编程工具与模型， 并且对AI编程工具与方式有自己的理解，愿意不断接触最新的AI编程技术。

6.任职要求学历与经验
6.1 计算机科学 、能源工程 或相关领域的学士或硕士学位 1-3年的数字孪生建模和仿真经验
6.2 至少主导或参与过 1 个面向以下场景的暖通系统数字孪生项目 ：
6.3 数据中心/智算中心:
半导体工厂/ 制药企业/ 医院/ 机场航站楼/ 大型商业综合体
注意：完整经历从需求梳理 机理建模 标定 部署 运维反馈的全生命周期

7.编程能力
7.1 了解Python 、Julia 、Modelica等语言编程
7.2 能够编写编程脚本实现参数化建模与自动化后处理Julia 编程能力要求（ 基本项）：

8.能力领域:
8.1具体要求
8.1.1语言基础 熟悉 Julia 语法 、类型系统 、多重派发机制；能够编写高效 、可复用的 Julia代码
8.1.2 科学计算
熟练使用 Julia 生态进行数值计算， 包括线性代数（ LinearAlgebra）、统计分析（ Statistics）、信号处理（ DSP.jl） 等
微分方程与仿真使用 DifferentialEquations.jl 进行常微分方程（ ODE）、偏微分方程（PDE）、微分代数方程（ DAE） 的求解；具备构建动态系统仿真的经验;
8.1.3 建模与优化
熟悉 JuMP.jl 进行数学优化建模；
了解 ModelingToolkit.jl 进行符号建模和自动代码生成
8.1.4 数据处理
使用 DataFrames.jl 进行数据清洗与分析；熟悉 CSV 、JSON 等格式的数据读写可视化
8.1.5能够使用 Plots.jl 、Makie.jl 等库进行仿真结果的可视化展示
性能优化 了解 Julia 性能优化技巧， 包括类型稳定性 、避免全局变量 、使用@simd/@threads 并行化等
能力领域--具体要求：系统集成 具备 Julia 与 Python（ PyCall.jl）、C/C++（ 直接调用或 ccall） 的互操作经验；能够将 Julia 仿真模块集成到现有数字孪生平台中

9.AI 编程能力要求（ 基本项）：
9.1 AI 编程工具使用：熟练使用主流 AI 编程辅助工具（ 如 Claude Code 、Cursor 、GitHub Copilot 等）， 能够利用 AI 工具提升编码效率和代码质量
9.2 AI 辅助建模：能够利用 AI 工具辅助进行物理模型开发 、代码生成 、参数调优等工作； 了解如何向 AI 工具准确描述仿真建模需求
9.3 代码审查与优化：具备使用 AI 工具进行代码审查 、错误诊断 、性能优化的能力 ；能够识别和修正 AI 生成代码中的问题
9.4 混合开发模式：理解人机协作的开发模式， 能够在 AI 辅助下快速迭代原型， 同时保证代码的可靠性 、可维护性
9.5 领域知识融合：能够将暖通 、热力学等专业知识与 AI 工具结合，生成符合物理规律的仿真代码；避免 AI 幻觉导致的非物理结果
9.6 持续学习：对新兴 AI 编程技术和工具保持敏感，愿意不断尝试和学习新的 AI 辅助开发方法

10.Python 编程能力要求（加分项）：
10.1 语言基础：熟练掌握 Python 语法 、面向对象编程 、装饰器 、上下文管理器等高级特性；能够编写清晰 、可维护的 Python 代码
10.2 科学计算与数值分析：熟练使用 NumPy 、SciPy 进行数值计算 、线性代数运算 、优化求解； 了解稀疏矩阵处理
10.3 数据处理与分析：熟练使用 Pandas 进行数据清洗 、转换 、聚合分析；熟悉时序数据处理（如传感器数据 、运行日志）
10.4 可视化：能够使用 Matplotlib 、Seaborn 、Plotly 等库进行仿真结果和数据分析的可视化展示
10.5 仿真与建模：熟悉 Python 与 Julia 的互操作（ PythonCall.jl 、PyCall.jl）， 能够在Python 中调用 Julia 仿真模块进行混合编程
10.6 机器学习（加分项）
10.6.1 了解 Scikit-learn 、TensorFlow/PyTorch， 能够将机理模型与数据驱10.6.2 动模型结合进行混合建模
10.6.2自动化与集成：能够编写脚本实现参数化建模 、批量仿真 、 自动化后处理；具备与 REST API 、数据库（ SQL/NoSQL） 交互的经验

11.Modelica 编程能力要求（加分项）：
11.1 语言基础：熟悉 Modelica 语法 、面向组件建模思想 、连接器（ Connector） 机制、因果与非因果建模的区别。
11.2 标准库应用：熟练使用 Modelica 标准库（ MSL） 和 Buildings 库进行暖通系统建模，包括换热器 、泵 、风机 、管道 、阀门等组件。
11.3 自定义组件开发：能够根据物理机理自定义 Modelica 组件，编写自定义方程和参数化模型； 了解 record 、function 、package 的组织方式。
11.4 热力学与流体建模 理解 Modelica.Fluid 中的流动换热建模方法， 能够处理单相/两相流 、传热传质问题。
11.5 模型校准与验证：具备将 Modelica 模型与实际运行数据进行校准的经验， 能够调整参数使仿真结果与实测数据匹配。
11.6 仿真工具使？：熟悉 Dymola 或 OpenModelica 的使用， 了解 FMU（ Functional Mock- up Unit） 的导出与集成。

12.其他：
12.1高级特性（加分项）：了解 Modelica 中的 StateGraph（ 状态机）、Blocks（控制逻辑）、 External C/Fortran 函数调用 ；具备多领域耦合建模经验
12.2 建模/仿真软件
12.3 熟练或了解以下一些软件：软件工具：
12.3.1EnergyPlus/OpenStudio、自定义HVAC模板 、EMS/Python Plugin二次开发、Modelica(Dymola/OpenModelica) 使用Buildings库进行快速系统级建模、6SigmaRoom、三维CFD气流组织建模、OpenFOAM 具备自定义边界条件 、耦合传热求解器经验（ 自定义求解器开发经验优先）

职位类别:计算机软、硬件/互联网/IT

专业要求:不限

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