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一、能力資格要求
1. 專業(yè)基礎：具備數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學、數(shù)學建模等相關專業(yè)學歷，掌握數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等基礎理論知識，熟悉數(shù)據(jù)分析流程與方法。
2. 技術能力：熟練使用 Python、R 等至少一種數(shù)據(jù)分析編程語言，能夠運用 Pandas、Numpy、Matplotlib 等常用數(shù)據(jù)處理與可視化庫；對大模型技術有一定研究，熟悉生成式 AI 等相關知識。
3. 項目經驗：有實驗規(guī)劃設計或數(shù)據(jù)分析相關項目經驗，能夠獨立完成實驗方案設計、數(shù)據(jù)收集與處理；熟悉作戰(zhàn)仿真的基本概念、流程與模型構建方法，具備作戰(zhàn)仿真領域經驗者優(yōu)先。
4. 其他能力：具有良好的邏輯思維與問題解決能力；擁有較強的學習能力，能夠快速掌握新的技術與工具；具備優(yōu)秀的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能與不同專業(yè)背景的人員高效合作；編寫相關技術文檔，記錄開發(fā)過程、技術方案與測試結果等。
二、崗位職責
1. 實驗規(guī)劃設計：深入研究仿真系統(tǒng)的模型能力，結合項目需求，制定科學合理的實驗規(guī)劃與方案，明確實驗目標、流程、參數(shù)設置等內容，確保實驗設計的可行性與有效性。
2. 實驗數(shù)據(jù)評估：基于仿真系統(tǒng)輸出的仿真結果數(shù)據(jù)，構建完善的指標體系，運用合適的算法與工具進行指標計算與數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，形成數(shù)據(jù)評估報告，為項目決策提供依據(jù)。
3. AI 輔助探索：積極探索大模型技術在試驗規(guī)劃設計和實驗數(shù)據(jù)分析評估中的應用，嘗試利用大模型進行實驗方案優(yōu)化、數(shù)據(jù)特征提取與預測分析等工作，推動技術創(chuàng)新與應用。
4. 系統(tǒng)開發(fā)與維護：負責實驗規(guī)劃設計與實驗數(shù)據(jù)評估分系統(tǒng)的需求分析、架構設計、代碼編寫、調試與優(yōu)化工作；參與系統(tǒng)測試，及時修復系統(tǒng)漏洞和解決技術問題；根據(jù)業(yè)務需求和技術發(fā)展，對系統(tǒng)進行持續(xù)迭代和升級，保障系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運行。根據(jù)數(shù)據(jù)分析的需求，對作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)提出數(shù)據(jù)采集需求。