1、负责大模型及智能体技术在交通与能源行业场景中的落地应用，参与构建面向交通运行管理、能源调度与分析的智能应用系统。将人工智能技术与行业数据、业务流程深度结合，研发具备可复用性和可推广性的行业级产品与解决方案。

2、算法与方案设计
围绕交通运行、能源生产与调度等业务场景，识别实际业务痛点与关键需求，结合大模型与智能体技术的能力边界，设计可落地的技术方案，并细化形成核心算法与系统设计思路。
3、算法实现与调优
面向具体交通或能源应用场景，开展算法实现与优化工作，包括数据采集与治理、模型训练与推理、参数调优与评测等。算法方向包括但不限于大模型应用调优（Prompt / RAG / Memory / Agent）、多模态理解、以及传统机器学习与深度学习模型。

4、算法评估与持续优化
制定符合行业特点的评测指标和评测集，从准确性、稳定性、鲁棒性和工程性能等方面对算法进行系统评估，并根据实际运行效果持续优化。在项目实施过程中，能够结合业务需求制定合理的优化策略，支撑项目稳定交付。
5、算法工程化与系统适配
与工程团队协同，将算法能力工程化部署至实际系统环境，适配 x86 / arm 架构及主流 GPU 或算力平台。在多系统对接和实际运行中，保障算法链路的稳定性、实时性和可扩展性，满足行业系统的长期运行要求。

6、项目协同与行业交付
与产品、工程、测试及行业合作方协同推进项目实施，保障算法方案从设计到上线的完整交付过程，确保系统运行安全、稳定、可维护。

任职资格：

1、本科及以上，计算机相关专业，3年以上相关算法经验，包括深度学习、CV、NLP、语言大模型、多模态大模型、生成式模型等，有NLP+多模态综合算法经验的优先。
2、具备独立思考和解决问题的能力，具备很强的数据处理和分析的能力，能快速了解行业业务的关键点并提出合理的技术解决方案，有ToG/ToB应用场景落地的经验优先。
3、熟悉掌握Python/Java/C++中至少一门语言，有大型系统的算法模型开发和优化经验，熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Caffe等）跨领域技术能力，深厚的计算机科学、软件工程背景，熟练掌握Python语言。
4、熟悉最新的大模型技术，具有例如模型微调、RFT、对齐、RAG、Agent相关的调优经验。
5、熟悉主流的云+AI服务，比如阿里云的PAI机器学习平台、阿里云的百炼服务平台、智谱开放平台。
6、对创新创业有浓厚的兴趣者优先