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開發(fā)面向污水處理場景的MoE應(yīng)用，如水質(zhì)多指標(biāo)預(yù)測、工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、多設(shè)備協(xié)同控制等。?

模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)
處理時(shí)序數(shù)據(jù)（如傳感器流數(shù)據(jù)、工藝運(yùn)行日志），構(gòu)建大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，解決數(shù)據(jù)稀疏性與噪聲問題。?
優(yōu)化MoE模型的分布式訓(xùn)練效率（如使用Megatron-LM、DeepSpeed框架），提升模型收斂速度與推理性能。?

工業(yè)場景落地
將MoE模型輕量化并部署至邊緣計(jì)算設(shè)備或工業(yè)云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)決策（如加藥量動(dòng)態(tài)調(diào)整、曝氣量優(yōu)化）。?
與自動(dòng)化團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將MoE模型嵌入PLC/DCS系統(tǒng)，開發(fā)自適應(yīng)控制策略。?
前沿技術(shù)探索
研究MoE與強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）等技術(shù)的結(jié)合，探索跨污水廠的分布式模型協(xié)作方案。?
跟蹤稀疏化訓(xùn)練、動(dòng)態(tài)路由等MoE領(lǐng)域最新進(jìn)展（如Google的Switch Transformer、Mixtral 8x7B），推動(dòng)技術(shù)迭代。?

二、任職要求

專業(yè)背景：碩士及以上，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)，博士優(yōu)先。?

熟悉污水處理關(guān)鍵參數(shù)（COD、氨氮、DO）及工藝邏輯（AAO、MBR）者加分。?

技術(shù)能力：
核心要求：
精通MoE原理及主流框架（如PyTorch的Tutel、FairScale），具備MoE模型從零搭建經(jīng)驗(yàn)。?
熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉模型并行、數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練技術(shù)。?
扎實(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù)處理能力，熟悉特征工程、異常值處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。?
加分項(xiàng)：
有MoE相關(guān)頂會(huì)論文（NeurIPS、ICML）或開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)（如Hugging Face模型庫）。?
熟悉工業(yè)控制協(xié)議（OPC UA、Modbus）或邊緣計(jì)算部署（TensorRT、ONNX Runtime）。?

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
1年以上MoE或復(fù)雜模型架構(gòu)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有工業(yè)場景（如流程控制、預(yù)測性維護(hù)）落地案例。?
具備高并發(fā)、低延遲推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（如模型剪枝、量化、動(dòng)態(tài)計(jì)算路徑設(shè)計(jì)）。?
軟性素質(zhì)
對AI技術(shù)解決環(huán)保問題有強(qiáng)烈熱情，能從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)抽象建模問題。 ?