岗位职责
垂直场景应用与落地：负责将大模型技术（如LLaMA、DeepSeek等）应用于电力行业的核心场景，包括但不限于：企业级知识库的构建与优化、AI智能评审系统的开发，以及自动化设计流程的探索与实现。
技术方案设计与开发：主导大模型应用的技术选型与架构设计，核心工作包括构建和优化RAG（检索增强生成）系统，进行模型的微调（Fine-tuning）与提示词优化（Prompt-tuning），并利用向量数据库（如Milvus、FAISS） 提升知识检索的准确性。
智能体与自动化集成：设计和开发AI智能体（Agent） 与工作流，实现多智能体协同工作，以处理电力设计中复杂的多任务流程，并探索与现有业务系统（如RPA工具）的深度融合。
全流程项目管理：参与产品从0到1的全过程，包括需求分析、系统设计、模型部署（熟悉Docker/K8s等容器化技术）及上线后的持续监控与优化，编写相关技术文档。
技术前沿追踪：持续关注大模型领域的前沿技术，推动团队技术能力提升，并将创新技术应用于实际业务场景，保持公司技术竞争力。
任职要求
必备技能
技术基础：熟练掌握 Python 编程，并熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等主流深度学习框架。
大模型技术：深入理解大模型原理，具备实际的模型微调和RAG系统构建经验，熟悉 LangChain、LlamaIndex 等大模型应用开发框架。
系统与数据能力：具备 Linux 系统操作能力，熟悉至少一种常见数据库（如 MySQL、PostgreSQL）的使用和设计。
综合素养：具备优秀的问题解决能力、团队协作精神和沟通能力，对技术有热情，有强烈的自主学习和责任心。
优先考虑（加分项）
有电力、能源、工业软件或相关垂直行业的项目经验，熟悉其业务逻辑和数据特点。
了解或具有 Dify 等低代码AI应用平台的使用经验。
具备知识图谱构建经验，能够支持模型的语义理解和推理能力。
熟悉 Kubernetes、Docker 等容器化技术和 CI/CD 流程，有云平台部署经验。