算法岗（算力仿真方向）

开展智能计算机系统性能瓶颈分析，构建量化评估模型。

开发系统级仿真模型，模拟硬件架构、任务流程及故障场景，支撑系统设计优化。

设计故障检测、定位及主动缓解算法，提升系统稳定性与容错能力。

基于仿真数据迭代优化性能分析模型与故障缓解算法，验证其在复杂系统中的有效性。

输出性能分析报告、仿真模型文档及算法设计方案，为系统部署升级提供技术支撑。

协同硬件研发、系统运维团队，对标仿真结果与实际数据，推动算法落地。

本科及以上学历，掌握性能分析、系统建模与仿真知识，了解智能计算机系统架构、并行计算原理及分布式系统特性。

熟悉MATLAB/Simulink、OPNET或Python SimPy等主流仿真工具，具备离散事件仿真、蒙特卡洛模拟等算法建模能力，了解智能计算系统常见故障模式及PHM相关知识者优先；同时熟练使用Python、C/C++，具备数据处理与可视化能力（Pandas、Matplotlib）。

有智能计算机 / 分布式系统仿真建模项目、课程设计或科研课题经验，或故障诊断算法开发经验者优先。

具备较强数学建模与逻辑分析能力，能快速理解新技术并应用于实际问题。

沟通表达能力良好，可有效配合跨团队完成仿真验证与算法迭代。