1、结合文本舆情、图像监控、传感器等多模态数据与本体知识，设计决策智能算法，涵盖因果推理、强化学习、多目标优化等，实现基于人工智能的动态策略调整引擎。
2、开发数字政府行业决策智能体工具，涵盖语义理解，行为预测，行为决策、场景推演模拟、数据分析与预测、规划优化等相关领域，支持用户自定义决策流程，构建融合LLM与专家规则的混合决策系统，支撑前瞻性决策。
3、优化算法性能，满足实时决策需求；开发智能体沙箱环境，支持万级并发模拟推演。
4、团队协作，将算法适配到数字政府/能源等行业具体场景。
5、关注国际前沿技术与产品动态，探索端到端预测、决策和规划的数据驱动模型研发，掌握相关算法的发展，推动算法创新。

任职要求

1、硕士及以上学历，计算机、人工智能或相关专业，3年以上团队管理经验，5年以上人工智能/机器学习/深度学习算法研发经验。
2、熟悉因果推理、预测优化、决策规划、强化学习等决策相关算法，有较强的编程能力，熟悉C++，python等语言，以及linux开发环境，具备良好的数据结构和算法基础，熟练掌握常用的深度学习开源框架，如PyTorch、TensorFlow等，要求熟悉至少一种框架，有实际部署经验。
3、有数据决策智能体开发经验，具备多模态数据与知识融合的实践经验。
4、了解数字政府/能源等行业决策流程，能够将算法与行业需求相结合。
加分项。
5、熟悉业内常见的决策与规划算法，例如状态机、决策树、专家系统、强化学习、POMDP、hybrid A*、RRT、lattice planner等，熟悉各个算法之间的优劣与应用特点。
6、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩。
7、第一作者发表过人工智能顶会论文（NeurIPS/ICML/KDD等）。