任职要求：
1. 要求重点高校研究生及以上学历（优先985/211工程院校、双一流建设高校），控制科学与工程、计算机科学与技术、冶金工程等相关专业；了解铝电解生产工艺，熟悉电解槽热平衡、物料平衡等核心原理或有工业大模型，时序大模型研究经历者优先录用；
2. 算法与编程能力：熟练掌握Python编程语言，精通TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；掌握大模型开发核心技术（如RAG检索增强生成、Agent智能体、提示词工程）；掌握MPC（模型预测控制）等先进过程控制技术或时间序列预测模型训练者优先；
3. 数据分析与处理能力：熟练使用Pandas、Numpy等数据处理工具，具备数据清洗、特征工程、异常值检测等能力，能从海量铝电解生产数据中提取有效信息用于模型训练；
4. 业务与协作能力：具备工业场景（尤其是铝电解行业）的问题拆解潜力，能快速理解生产需求并转化为技术方案；良好的跨部门沟通能力，可协同生产、运维团队推进模型落地与迭代。
岗位职责：
1.模型开发与优化：参与工业大模型预训练、蒸馏与微调，针对铝电解生产需求优化模型性能；构建电解铝生产相关小模型（如电解槽热平衡、物料平衡的区域特征智能优化控制模型）；
2.数据处理与知识图谱构建：负责多模态工业大数据（如铝电解槽检测数据）的采集、清洗、标注；构建冶金知识图谱与行业知识库，挖掘知识关联以提升检索效率；
3.模型测试与验证：对开发的工业大模型进行可信性验证与测试，确保准确性、稳定性和可靠性（例如验证分子比、氟化铝添加量等模型的预测精度）；
4.应用落地与协作：与生产部门等跨部门团队沟通，推动模型在实际生产场景落地，实现“数据监测-模型预测-决策执行”的全流程智能闭环控制；
5.技术研究与应用：跟踪行业技术发展趋势，引入新技术、新模型提升开发效率与产品竞争力；推动团队技术创新与知识分享，提升团队整体技术水平。