负责自动化分析实验平台中自驱动实验室工程骨架的开发工作。将实验室异构设备连成协同系统、将AI算法驱动为实验行动，实现"实验排程—设备执行—结果反馈—算法优化"的闭环。侧重多系统协同控制和实验设备集成开发。 — 1 负责自动化分析实验平台中实验排程系统的设计与开发，包括任务队列管理、并行实验调度和异常处理机制 — 2 负责实验-计算闭环中AI决策模块的开发，实现基于数据和模型的实验方案自动推荐与迭代优化 — 3 负责多类型实验设备的通信集成，包括分析仪器、液体处理工作站、样品传输系统的协议适配和数据互通 — 4 参与高通量催化剂制备与评价自动化系统的系统架构设计与工程实现 — 5 参与谱图自动识别系统的工程化部署和数据管道搭建

1 博士学历，自动化、测控技术、过程控制、计算机科学、化学工程或相关交叉学科专业 — 2 具有自驱动实验室或自动化实验室系统的实际开发经验 — 3 具有以下至少两项的项目经验：实验排程系统或任务调度系统的开发；工业通信协议（OPC UA、Modbus等）的实际应用；科学仪器或工业自动化设备的软件集成；AI或ML驱动的实验优化（如贝叶斯优化、主动学习、实验设计等）的工程化落地 — 4 能够独立完成常见实验设备的通信接口开发与调试，具有处理异构设备协议的实际经验 — 5 能够设计多设备、多任务协同的分布式系统架构，熟悉消息队列、事件驱动和状态机管理模式 — 6 了解AI或ML驱动实验优化的基本范式（如贝叶斯优化、主动学习、Agent辅助决策等），具有相关工程的落地经验者优先 — 7 熟练掌握Python或C++，具有独立开发系统模块的能力，熟悉至少一种Web服务框架 — 8 熟悉时序数据库、关系型数据库和消息中间件的基本使用 — 9 具有ROS或协作机器人控制（轨迹规划、手眼标定等）的实际经验者优先 — 10 具有自动化工作流平台（如n8n、Dify、Node-RED等）的使用经验者优先 — 11 了解服务监控、日志管理、异常处理和容错机制的基本工程实践者优先 — 12 具有高通量实验系统或催化剂评价系统开发经验者优先 — 13 了解材料表征方法的基本原理者优先，但不强制要求 — 14 具有较强的工作稳定性和工程化思维，能够将实验室原型转化为稳定可运行的生产系统