1、负责各类算法模型的研究应用，包括但不限于传统机器学习、深度学习、大语言模型（LLM）等领域的算法场景应用落地；
2、针对具体电力行业业务场景，选择合适的模型和算法，优化模型结构和参数，在业务场景上落地，提高模型的准确性；
3、负责从复杂的业务数据中提取有价值的特征，设计并实现高效的特征工程策略。处理大规模数据集中的缺失值、异常值等问题，提升数据的质量和模型的泛化能力；
4、设计模型训练的实验方案，进行模型的训练、验证和测试，评估模型的性能，调整和优化模型的参数。应用交叉验证、模型集成、模型剪枝等技术手段提升模型性能，确保模型在不同数据集上的表现一致；
5、负责将训练好的AI模型部署到生产环境中，设计并实现模型的在线推理服务。优化模型在生产环境中的运行性能，监控模型的在线表现，并进行模型更新和迭代；

【任职资格】

1、本科及以上学历，硕士研究生及以上学历优先，计算机、人工智能、软件工程、统计学、应用数学等相关专业优先；
2、深入理解常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络、深度学习等，具备算法优化和模型调优经验；
3、深入理解Python编程，熟练使用主流机器学习和深度学习框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），能够独立完成从数据预处理、模型训练到模型部署的完整流程；
4、熟悉数据处理技术，具备SQL、Pandas、NumPy等数据处理工具的使用经验，能够处理结构化和非结构化数据。