崗位職責： 1. 大模型訓練與優化 - 基於電力行業數據（如電網運行、新能源監測、設備故障診斷等）

，獨立完成大語言模型（如LLaMA、GPT係列）和多模態模型（如CLIP
、Florence）以及Deepseek強化推理的預訓練、微調（SFT）及強化學習優化（RAG/Agents）。 - 探索Prompt工程技術
，結合電力場景需求（如電力調度指令生成
、設備狀態預測）設計高效交互流程，提升模型推理能力。 2. 智能體開發與部署 - 開發麵向電力係統的智能體
，實現實時監測、故障預警
、能源調度等場景的自動化決策，需熟悉多智能體協同訓練框架。 - 結合分布式計算技術（如PyTorch分布式訓練），優化模型在邊緣設備或嵌入式係統的部署效率。 3. 數據標注與場景建模 - 主導電力數據的清洗、標注及特征提取，包括時序數據（如電流/電壓波動）
、圖像數據（如設備巡檢圖片）和文本數據（如工單/運維報告）。 - 構建電力行業專屬知識庫，支持智能體的領域知識增強與動態更新。 4.技術文檔與成果輸出 - 編寫模型設計文檔、訓練日誌及技術報告，確保成果可複現並支持團隊協作。 任職要求： 1. 基礎技能 - 計算機科學、電氣工程、數學等相關專業碩士及以上學曆
，3年以上AI模型訓練經驗。 - 精通Python編程
，熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架及分布式訓練技術。 - 深入理解機器學習算法（如Transformer、LSTM）和大模型核心技術（如LoRA、量化訓練）。 2. 行業經驗 - 具備電力行業背景優先
，熟悉電網運行
、新能源（光伏/風電）或電力設備監測等領域者優先。 - 有電力數據（SCADA係統
、智能電表數據）處理經驗或參與過電力AI項目者優先。 3. 核心能力 - 能獨立完成從數據預處理到模型部署的全流程，具備較強的工程化落地能力。 - 對AI前沿技術（如多模態感知量化、智能體協同學習）保持敏感
，能快速適配行業需求。