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崗位職責(zé)

1.負責(zé)時序大模型架構(gòu)設(shè)計、訓(xùn)練策略制定和核心算法優(yōu)化，提升模型精度與推斷效率。 2.設(shè)計并實施大規(guī)模時序數(shù)據(jù)預(yù)處理流程，開發(fā)高效特征工程方案和數(shù)據(jù)增強技術(shù)。 3.負責(zé)攻克大模型應(yīng)用于電力時序數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)適應(yīng)電力行業(yè)場景的模型變體。 4.開展時序大模型在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，探索知識蒸餾、參數(shù)高效微調(diào)等技術(shù)在實際場景中的落地。 5.追蹤并研究國際前沿時序大模型技術(shù)發(fā)展，組織技術(shù)評估與創(chuàng)新應(yīng)用探索，形成技術(shù)專利和學(xué)術(shù)成果。

任職要求

1.人工智能、計算機科學(xué)、電子信息、應(yīng)用數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，國內(nèi)外知名高校博士優(yōu)先。 2.至少5年大模型算法研發(fā)或人工智能領(lǐng)域研究經(jīng)驗，在時序預(yù)測、能源預(yù)測或相關(guān)領(lǐng)域有深入研究。 3.精通Transformer架構(gòu)、混合專家模型(MoE)等前沿技術(shù)，熟悉LoRA、QLoRA等參數(shù)高效微調(diào)和大模型訓(xùn)練技術(shù)。 4.熟練掌握主流深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow），具備復(fù)雜深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計與優(yōu)化能力。 5.具備獨立設(shè)計實驗方案、分析實驗結(jié)果和解決技術(shù)難題的能力，能夠帶領(lǐng)團隊突破技術(shù)瓶頸。 6.在頂級學(xué)術(shù)會議或期刊（如NeurIPS、ICLR、ICML、TPAMI等）發(fā)表過相關(guān)研究論文或擁有相關(guān)領(lǐng)域發(fā)明專利者優(yōu)先。 7.良好的項目管理能力，能夠有效組織研發(fā)工作的開展。 8.有國際國內(nèi)重要AI競賽獲獎經(jīng)歷、大型工程項目應(yīng)用經(jīng)驗或知名AI實驗室工作背景者優(yōu)先。 9.有電力系統(tǒng)時序數(shù)據(jù)分析或大模型在垂直行業(yè)落地經(jīng)驗者優(yōu)先考慮。