岗位职责:
1.研究多模态安全检索增强技术，构建抗投毒的知识检索引擎，结合自然语言推理与对抗训练降低外部知识库依赖风险，保障电力知识检索的准确性与安全性。
2.设计多模态鲁棒集成算法，优化电力智能体系统在高比例新能源并网场景下的抗干扰能力，提升分布式协同控制与应急处置的可靠性。
3.参与神经表征编辑技术的安全验证，对有害知识撤回效果进行鲁棒性测试，提出算法优化建议，完善知识溯源的安全机制。
4.搭建系统安全性评估平台，制定多场景测试方案（如恶意攻击、数据投毒模拟），撰写安全分析报告与技术文档，推动专利与论文产出。
任职要求:
1.信息安全、人工智能、计算机应用技术等相关专业硕士及以上学历，具备多模态数据安全或智能体系统鲁棒性优化经验。
2.熟悉 CLIP 等多模态预训练模型，掌握 ElasticSearch/FAISS 等检索工具，精通对抗样本检测（如 FGSM、PGD 攻击防御）与投毒检测技术。
3.熟练使用 Python 及 PyTorch 框架，具备电力系统知识库搭建或安全攻防实践经验者优先，了解电网数据安全规范。
4.具备良好的问题解决能力，能独立设计复杂场景下的安全测试方案，有团队协作项目中主导安全模块研发的经历者优先。
工作地点：北京、成都