岗位职责:
1. 大模型技术落地应用：负责将大模型技术（如多模态、生成式模型、强化学习）应用于电力垂直领域，设计可规模复制的解决方案。推动大模型在智能客服、自动化流程等场景的工程化落地，提升图像识别准确率，优化模型推理效率与准确性。
2. 算法研发与优化：负责图像相关算法的研究，包括但不限于检测、分类、分割、景深估计、虚化渲染、图像增强等，配合团队完成图像处理相关的研发工作；
4、主导大模型预训练、微调、强化学习等方向的技术攻关，实现事图片语义理解、数据推理，并进行模型调优提升模型性能。
5、结合国产AI芯片及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Megatron）进行模型适配与优化，支持私有化部署。
6、 数据与工程管理：构建高质量多模态数据集，制定数据清洗、标注及增强标准，确保训练数据质量。负责模型评估与测试，设计和执行实验，评估和比较不同算法或模型的性能，编写单元测试和集成测试，确保算法的正确性和稳定性；协调团队完成模型训练、调参、评估及部署全流程，保障系统稳定性与可扩展性。
4. 创新与技术研究：跟踪大模型前沿技术（如动态路由、模型压缩），探索其在行业中的创新应用。
任职要求:
1. 学历与经验：计算机科学、人工智能或相关专业，硕士及以上学历（博士优先），3-4年AI研发经验，1年以上大模型相关经验。
2. 技术能力：熟悉Linux开发环境，熟悉MXNet/Caffe/Tensorflow/Torch等深度学习框架者优先；
3、熟悉多模态技术（图像/视频理解生成）、检索增强（RAG）、函数调用（FunctionCall）等方向，有实际项目落地经验。
4、具备算法开发实现能力，熟悉C/C++、CUDA、Matlab、Python等编程语言；
5、具备芯片适配、模型压缩或私有化部署经验者优先。
6、工程与协作能力：具备优秀的问题分析与解决能力，能独立完成算法模块设计、测试及优化。
7、良好的团队协作与沟通能力，能跨部门推动技术落地。
8、自驱力强，注重结果导向，具备创新思维与抗压能力。
9、 附加要求：发表过CVPR/ECCV/ICCV/NIPS/ICML等AI领域顶级会议文章优先。有高质量论文、开源项目或行业标杆案例者优先。