在数学与计算机科学的交叉领域中,函数空间作为描述函数集合及其结构的核心概念，正随着机器学习、数据科学、量子计算等前沿领域的发展展现出日益重要的应用价值，当前，我们正面向全球招募对函数空间理论及应用有深入研究的专业人才，共同探索这一领域的创新突破。
函数空间的研究涵盖多个方向,包括但不限于希尔伯特空间、巴拿赫空间、再生核希尔伯特空间（RKHS）等经典空间的理论拓展，以及它们在深度学习核方法、函数逼近、偏微分方程数值解中的实践应用，在机器学习中，核函数的选择本质上是将数据映射到高维函数空间，而函数空间的几何结构直接影响了模型的泛化能力；在量子计算中，波函数的数学描述依赖于希尔伯特空间，其拓扑性质与量子态的演化密切相关，我们期待候选人具备扎实的数学分析、线性代数、泛函理论基础，同时能够将理论工具与实际问题结合，推动算法优化或理论创新。
招聘岗位将围绕“理论研究”与“工程落地”两大方向展开，具体需求如下：
理论研究方向
- 高级研究员/博士后：要求具有数学、应用数学或相关领域博士学位，在函数空间理论、逼近论或泛函分析方面发表过高水平论文，能够独立开展前沿课题研究，如高维函数空间的低维嵌入、非欧几里得函数空间的性质分析等。
- 研究助理：面向硕士及以上学历应届生，需掌握实变函数、泛函分析等核心课程，有编程能力（Python/MATLAB）者优先，协助研究员进行文献整理、数值实验及理论推导。
工程应用方向
- 机器学习算法工程师：需熟悉核方法、高斯过程等基于函数空间的模型，有TensorFlow/PyTorch实践经验，能够将函数空间理论应用于实际场景，如小样本学习、异常检测等。
- 科学计算开发工程师：要求具备偏微分方程数值解、有限元方法基础，能够使用C++/Python实现函数空间相关的计算模块，优化求解效率，适用于物理仿真、工程模拟等领域。
跨学科方向
- 量子计算研究员：需具备量子力学与函数空间的双重知识背景，研究量子态空间的结构、量子纠缠的几何描述，或开发基于函数空间的量子算法。
- 生物信息学分析师：结合函数空间理论分析生物序列数据（如蛋白质结构、基因表达谱），开发高维数据的降维与可视化工具，推动精准医疗研究。
我们为候选人提供具有竞争力的薪酬待遇,包括基础薪资、项目奖金、专利奖励及股权激励（核心岗位），同时支持参加国际学术会议、访问学者合作等学术交流活动，工作环境注重跨学科协作，团队由数学家、计算机科学家及行业专家组成，鼓励理论与应用的深度融合。
招聘流程：简历投递（含代表性论文/项目代码）→ 初试（专业能力评估）→ 复试（课题汇报/案例分析）→ 终试（学术/技术委员会面试）→ Offer发放，简历请发送至hr@functionspace.org，邮件主题注明“应聘岗位-姓名-学历”。
FAQs
Q1：非数学专业背景但具备机器学习实践经验，是否可以应聘算法工程师岗位？
A1：可以，我们鼓励跨学科人才，尤其欢迎具备核方法、高斯过程等函数空间相关模型应用经验的候选人，若数学基础稍弱，需通过初试中的专业能力评估（如算法设计、代码实现），并在入职后参与针对性的理论培训。
Q2：博士后岗位是否有出国交流机会？
A2：是的，公司与国内外多所高校（如MIT、清华大学、北京大学）建立了合作关系，博士后可根据研究计划申请6-12个月的海外访问交流，支持经费包括国际旅费、生活津贴及学术会议资助。
函数空间作为连接抽象理论与实际应用的桥梁,其发展潜力正随着数据科学与智能时代的到来不断释放，我们期待与志同道合的您共同探索这一领域的无限可能，用数学之美驱动技术创新。
