（一）岗位职责：
1.针对气力输送过程中的堵管预测、能效比优化，利用机器学习开发实时控制模型；
2.负责将工艺专家提供的物理模型与工艺逻辑，转化为可落地的工程化智能控制算法（如模型预测控制、模糊控制等）；
3.负责AI模型在工业网关或边缘侧的部署及现场调试，实现模型与PLC/DCS系统的数据交互，完成从感知到执行的闭环；
4.应用大语言模型，将系统调试手册、运维经验转化为智能专家问答系统，辅助设计和现场调试；
5.研究计算机视觉、多模态融合、强化学习等前沿技术，持续优化现有算法体系。
（二）任职要求：
1.重点本科及以上学历，电气自动化、通信、计算机或相关专业，具有工业项目落地经验优先；
2.具备良好的数学建模能力，精通Python及时序建模，熟悉强化学习在闭环控制中的应用；
3.熟悉常见的工业通讯协议，了解PLC/DCS的基本逻辑，能与电气工程师无障碍沟通数据采集方案；
4.熟练掌握文献检索技巧，有科研项目申请、论文发表或专利申请相关经验；
5.强烈的技术热情，优秀的跨团队协作能力，能适应工业现场调试工作环境。