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1. 熟悉机器学习、深度学习基础理论，掌握Transformer架构、大语言模型（LLM）微调与推理、检索增强生成（RAG）等主流AI技术，了解多智能体系统、强化学习或图神经网络者优先； 2. 了解电力电子基础：如常见电力电子拓扑及其工作原理；了解功率器件（如IGBT、MOSFET等）的基本特性与选型方法； 3. 了解电路仿真软件（如MATLAB/Simulink、PLECS、PSCAD等）的基本使用；了解KiCAD、Altium等EDA工具者优先； 4. 熟练使用常见深度学习框架（如PyTorch等），具备良好的跨学科学习能力，能够快速理解电力电子工程场景中的业务痛点并将其转化为AI技术问题； 5. 具有较强的科研创新能力和良好的团队协作能力； 6. 具有电力电子与AI交叉研究方向的项目或课题经历者优先。 1、参与面向电力电子装备研发全流程的多智能体协同框架的研发与落地，负责规格书智能解析智能体、QCM智能分析智能体、BOM智能匹配智能体、试验报告智能生成智能体中一个或多个智能体的算法设计、模型训练与工程化部署； 2、参与多智能体协同框架的架构设计，定义各智能体的功能边界、通信协议与协作机制，实现智能体间的数据贯通与任务协同； 3、跟踪AI+电力电子设计领域前沿技术（如物理信息神经网络、多智能体系统、生成式AI等），探索新技术在电力电子研发场景中的应用可能性 。
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