任职要求：

1. 专业背景：硕士及以上学历，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。