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崗位職責(zé)：
1. 前沿技術(shù)追蹤與研究：緊跟計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)、大語言模型及AI智能體等領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展，開展前瞻性的算法研究、開發(fā)與應(yīng)用。
2. 核心技術(shù)攻關(guān)與方案設(shè)計(jì)：負(fù)責(zé)AI原生應(yīng)用和智能體等項(xiàng)目的核心算法攻關(guān)，完成相關(guān)技術(shù)方案的論證與編寫。撰寫設(shè)計(jì)開發(fā)文檔、專利及研究論文。
3. 算法模型開發(fā)與優(yōu)化：基于業(yè)務(wù)場景需求，負(fù)責(zé)計(jì)算機(jī)視覺（如YOLO等）、多模態(tài)及大語言模型等的選型、構(gòu)建和調(diào)優(yōu)，解決在電力、能源行業(yè)的具體工程應(yīng)用問題。
4. AI原生應(yīng)用研發(fā)： 參與AI原生應(yīng)用的全流程開發(fā)，包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練與部署，并撰寫相關(guān)的技術(shù)與設(shè)計(jì)文檔。
5. 行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘：深度融合電力和能源行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行專業(yè)的數(shù)據(jù)分析、人工智能建模與訓(xùn)練，為用電域、設(shè)備資產(chǎn)域、營配融合等業(yè)務(wù)場景提供數(shù)據(jù)洞察和智能化解決方案。
6. 模型訓(xùn)練與性能調(diào)優(yōu)：參與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練、微調(diào)與性能優(yōu)化，尤其在圖像處理、視頻分析、自然語言處理等多模態(tài)融合領(lǐng)域。
任職要求：
1. 學(xué)歷與專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)。
2. 計(jì)算機(jī)視覺能力：精通卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型，至少在一個方向有深入研究和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：如目標(biāo)檢測（熟悉YOLO、Faster R-CNN等）、圖像分割、OCR等。
3.大模型技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：熟悉Transformer模型架構(gòu)，有大語言模型（LLM）或多模態(tài)大模型（VLM）的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，熟悉模型微調(diào)（Fine-tuning）、上下文工程（Context Engineering）、RAG（檢索增強(qiáng)生成）等關(guān)鍵技術(shù)者優(yōu)先。
4. 編程與框架：精通Python編程語言，熟練掌握Linux操作系統(tǒng)；至少精通一種主流深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch或TensorFlow，并有實(shí)際的項(xiàng)目開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
5. 學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力：具備優(yōu)秀的英文文獻(xiàn)閱讀能力，能夠快速跟進(jìn)并復(fù)現(xiàn)學(xué)術(shù)界最新的算法；對算法開發(fā)有強(qiáng)烈興趣，具備出色的學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新思維。
6. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：有視覺與語言相結(jié)合的多模態(tài)項(xiàng)目、AI智能體（Agent）開發(fā)或大模型應(yīng)用落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。