岗位职责:
1.负责基于神经表征编辑的知识溯源定位技术研究，解析电力智能体神经表征结构，构建知识追踪模型，实现电力业务知识的精准定位与动态更新。
2.设计有害知识识别与撤回算法，结合决策树、强化学习等技术，精准识别错误调度指令等有害知识并完成高效撤回，参与知识撤回量化指标体系构建。
3.研究多智能体协同机理，运用博弈论与系统动力学方法构建协同推理模型，结合大模型与知识图谱设计基于贝叶斯博弈的推理算法，提升复杂电力任务中的协作效率。
4.建立电力智能体协作置信度评估体系，设计实验方案并分析数据，优化评估模型，推动技术成果的工程化落地与文档撰写。
任职要求:
1.计算机科学、人工智能、电力系统自动化等相关专业硕士及以上学历，博士优先，具备 2 年以上多模态智能体或机器学习算法研发经验。
2.精通 Transformer、图神经网络等模型原理，熟练使用 PyTorch/TensorFlow 框架，掌握知识图谱构建与博弈论（含贝叶斯博弈）相关技术。
3.具备电力系统数据处理经验者优先，熟悉电网调度、设备运维等业务场景，能将算法研究与实际电力需求结合。
4.具有较强的科研创新能力，以第一作者发表过核心期刊或会议论文，或有相关专利申请经验者优先。
工作地点：北京或成都