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1.負(fù)責(zé)AI技術(shù)賦能電力、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、政務(wù)等領(lǐng)域的深度應(yīng)用與創(chuàng)新，設(shè)計(jì)并開發(fā)人工智能驅(qū)動的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品與解決方案，解決行業(yè)核心痛點(diǎn)，提升業(yè)務(wù)效率和智能化水平；
2.負(fù)責(zé)虛擬電廠的智能調(diào)度算法研發(fā)與優(yōu)化，構(gòu)建電力交易輔助決策系統(tǒng)，完成智能化改造；使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)融合電力行業(yè)數(shù)據(jù)，優(yōu)化風(fēng)光功率預(yù)測模型性能；
3.負(fù)責(zé)公司大規(guī)模AI算法的研發(fā)和實(shí)施，包括模型設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練；
4.負(fù)責(zé)大模型（LLM）相關(guān)技術(shù)在業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用與創(chuàng)新。應(yīng)用和優(yōu)化Prompt工程、模型微調(diào)（Fine-tuning）、檢索增強(qiáng)生成（RAG）、智能體（Agent）等關(guān)鍵技術(shù)。負(fù)責(zé)構(gòu)建和優(yōu)化基于大模型的智能應(yīng)用原型與落地解決方案，解決特定業(yè)務(wù)問題；
5.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型優(yōu)化與效果提升。深入理解業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征工程、數(shù)據(jù)分析。科學(xué)衡量算法改進(jìn)對關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)（如預(yù)測準(zhǔn)確率、調(diào)度效率、決策收益、用戶滿意度等）的實(shí)際影響，為結(jié)果負(fù)責(zé)；
6.負(fù)責(zé)AI產(chǎn)品的系統(tǒng)開發(fā)工作，將AI能力應(yīng)用到公司實(shí)際產(chǎn)品中。