职位描述 工作职责： 1、负责能源化工、智能制造等行业核心算法（如大模型、多模态、时序、CV/NLP等）的设计、开发与优化。主导模型训练、超参数调优及微调（如LoRA、RLHF等）工作，攻克算法技术难点，持续提升模型的准确率、推理速度及泛化能力。 2、负责行业高标准数据集建设，主导业务数据的采集、清洗、标注规范制定及预处理工作。构建高质量、标准化的训练与测试数据集，解决数据稀疏、噪声及样本不均衡问题，为模型迭代提供稳定的数据支撑。 3、工程落地与部署运维：负责AI模型的工程化封装、接口开发及服务化部署，基于英伟达/昇腾等硬件搭建高并发、低延迟的AI推理服务体系。开展模型轻量化、量化压缩及推理加速工作，适配服务器或边缘端等多场景落地需求，并保障服务的稳定运行。 4、积极运用 AI 编程工具（如 Trae、cursor 等）提升研发效率，优化代码质量与开发流程； 5、参与需求评审、技术攻关、线上问题排查等全流程工作，与产品、测试团队高效协作。 6、研发过程必要文档编写。 任职要求： 1、教育背景：计算机科学与技术、人工智能、通信、电子信息或相关专业博士； 2、知识技能： （1）精通Python编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。熟练使用PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架，熟悉Transformer等底层架构； （2）掌握机器学习与深度学习理论，具备完整的模型训练、评估、部署全流程落地经验。熟悉大模型微调、Prompt工程、RAG（检索增强生成）或智能体（Agent）开发； （3）掌握Pandas、NumPy等数据处理工具，具备大规模数据治理与特征工程能力 （4）学术经历：在NeurIPS、CVPR、ACL等顶级学术会议发表论文，或在Kaggle等国际高水平竞赛中获奖者优先。 3、研究经验：3年以上人工智能研究相关经验，在能源、制造等行业领域拥有大模型算法落地与数智化转型项目经验者优先。 4、能力素质：具有良好的沟通协调能力、良好的文档撰写能力，良好的团队合作精神；具有良好的学习能力、良好的逻辑思维能力，独立分析问题和解决问题的能力，高效执行力。

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