科学智能体算法工程师

面向真实地球科学问题，建设能调用科学数据、领域模型与物理模拟工具的科学智能体系统，推动气象、遥感、能源等场景中的自动化分析、预测验证与科学发现。

1. 研发科学智能体系统架构，实现科学问题理解、任务分解、规划调度、模型/工具选择与结果分析；
2. 建设地球科学 Agent 工具链，接入气象、遥感、地面站、新能源等数据和模型，并沉淀标准化接口；
3. 参与科学可信评测建设，覆盖结果正确性、物理一致性、证据充分性和工具执行状态。


1. 设计地球科学数据治理体系，制定数据接入、时空基准、质量控制、版本与生命周期管理规范；建设数据基础设施与多源数据管线；
2. 构建数据资产目录；建设 AI-Ready 数据集与 Benchmark，提供自动化数据构建能力，支撑建模与科学发现任务。

1. 硕士及以上，理工科相关专业；
2. 具有机器学习 / 人工智能相关经验，或地球科学研究背景；
3. 熟悉 NetCDF、GRIB、GeoTIFF、Zarr 等地球科学数据格式，以及 xarray、GDAL、rasterio 等工具者优先。