崗位職責(zé):
1.需求對接與分析:負(fù)責(zé)對接內(nèi)外部用戶,收集、整理業(yè)務(wù)需求,深入分析用戶痛點與需求本質(zhì)。與技術(shù)團(tuán)隊溝通協(xié)作,將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可實現(xiàn)的技術(shù)方案。
2.技術(shù)創(chuàng)新與 POC 測試:跟蹤 AI 大模型技術(shù)發(fā)展趨勢,探索新技術(shù)在能源行業(yè)的應(yīng)用場景。主導(dǎo)新技術(shù)、新場景的 POC 測試,驗證技術(shù)可行性與業(yè)務(wù)價值。
3.解決方案設(shè)計:基于業(yè)務(wù)需求和技術(shù)可行性,設(shè)計 AI 創(chuàng)新應(yīng)用解決方案,包括技術(shù)架構(gòu)、功能模塊等。
參與產(chǎn)品設(shè)計,為產(chǎn)品規(guī)劃、功能迭代提供技術(shù)支持與建議。
4.業(yè)務(wù)落地與推動:協(xié)調(diào)資源,推動 AI 解決方案在能源行業(yè)的落地實施,跟蹤項目進(jìn)度與效果。善于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)落地過程中的創(chuàng)新點,不斷優(yōu)化解決方案,提升業(yè)務(wù)價值。
行業(yè)研究與協(xié)作:開展能源行業(yè) AI 應(yīng)用研究,分析行業(yè)案例與競爭態(tài)勢,為公司業(yè)務(wù)發(fā)展提供決策支持。與行業(yè)內(nèi)專家、合作伙伴保持良好溝通,拓展合作機(jī)會,推動行業(yè)生態(tài)建設(shè)。
任職要求:
1、碩士及以上學(xué)歷,計算機(jī)、算法、能源等專業(yè);
2.大模型技術(shù):深刻理解大模型架構(gòu)(如 Transformer)、訓(xùn)練原理及主流模型(GPT 系列、LLaMA 等),能對應(yīng)用場景、關(guān)鍵技術(shù)(Workflow、Agent、RAG)、模型性能優(yōu)化、微調(diào)等提出有效方案。
3.技術(shù)能力:具備 Python 或其他主流開發(fā)語言編程基礎(chǔ),熟悉 TensorFlow/PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架,可獨立完成新技術(shù)、新場景的 POC 測試。
4.行業(yè)知識:熟悉能源行業(yè)(新能源風(fēng)力、光伏、電力、石油、天然氣等)的業(yè)務(wù)流程、痛點及需求,有能源行業(yè)經(jīng)驗者優(yōu)先。
5.解決方案與產(chǎn)品設(shè)計:具備一定的解決方案設(shè)計能力和產(chǎn)品設(shè)計思維,能根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計 AI 應(yīng)用方案。
優(yōu)先錄用條件:
1.技術(shù)出身(如算法工程師、開發(fā)工程師等),有大模型項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.具有能源行業(yè) AI 應(yīng)用案例,熟悉能源行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求者優(yōu)先。
具備機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法在實際業(yè)務(wù)中應(yīng)用的經(jīng)驗者優(yōu)先。