Python 可视化工程师

一 岗位职责：
1.使用 Python 调用 Fortran 仿真算法，对仿真结果进行后处理与科学可视化
2.编写地层模型定义模块（各向异性、倾角、多层参数批量生成），支持大规模参数扫描
3.对 Fortran 仿真输出做物理后处理：井眼环境校正（井径、泥浆、侵入带）、趋肤深度分析、频散曲线提取等
4.构建响应库（Look-up Table）：通过批量仿真建立地层参数 → 仪器响应的映射关系，支持快速插值反演
5.实现正演-反演自动化流程（批量仿真 → 响应库构建 → 插值查表 → 反演结果输出）
6.封装仿真分析报告为可复现的 Jupyter Notebook，供团队共享与验证
二 任职要求：
1.计算机、数学、物理、地球物理或相关专业本科及以上学历，2 年以上 Python 工程开发经验；有科学计算或数值仿真项目经历者优先
2.熟练使用 NumPy、SciPy、Pandas 进行数值计算与数据处理，能高效处理大规模三维网格数据；掌握列主序（Fortran order）与行主序（C order）的数组转换，正确对接 Fortran 算法的内存布局
3.熟练掌握至少一种 Python 科学可视化库：Matplotlib（二维静态）、Plotly（交互式）、PyVista/VTK（三维体数据），能绘制等值线、热力图、三维体渲染、测井响应曲线对比等图形
4.有通过 ctypes、cffi 或 f2py 调用 Fortran 共享库的工程经验，能处理数组传递、字符串编码、错误码返回等接口细节
5.了解至少一类测井仪器的正演原理（如感应测井 Born 近似、声波测井频散方程、核测井 Monte Carlo 输运），能判断仿真结果的物理合理性，识别异常输出
6.熟悉测井数据标准格式：LAS（Log ASCII Standard）、DLIS（Digital Log Interchange Standard），能用 lasio / dlisio 库读写标准测井文件，与实测数据对比验证
7.握数值方法基础：有限差分、有限元离散原理，能理解 Fortran 算法的网格划分逻辑，正确传递边界条件与收敛参数
8.具备良好的代码工程能力：Git 版本管理、单元测试、计算结果可复现性验证
三 加分项：
1.有石油工程、地球物理、测控仪器等相关专业背景，具备与测井工程师沟通的领域知识基础
2.有 Monte Carlo 仿真经验（MCNP/Geant4 输出后处理）；有 Dash/Streamlit 构建数据看板经验；了解井眼环境校正图版（correction chart）的构建方法；