工作內容：
1. 架構設計與技術預研：負責公司大模型應用技術體系的頂層設計和演進路線規劃（目前已有70B本地部署大模型），主導、跟進下一代AI應用的核心架構。
2. 前沿算法探索： 跟蹤并研究最新的LLM技術，包括但不限于高效微調（如QLoRA、DoRA）、檢索增強生成（RAG）的先進策略（如HyDE、Self-RAG）、長上下文處理、Agent智能體以及多模態融合等。
3. 核心難題攻堅： 領導團隊解決大模型在企業應用中的核心挑戰，如降低模型幻覺、多模態交互設計，智能體上下文記憶、處理領域外知識、保證私有數據安全、硬件適配與性能調優等關鍵問題。
4. 工程應用與系統集成：與產品、技術、運營等團隊密切合作，確保AI應用滿足業務需求。向非技術團隊成員清晰地解釋技術方案和技術限制。開發RAG系統，評估微調數據的一致性，融合知識圖譜與向量數據庫，設計和開發支持智能問答的AI智能助手，開發基于多Agent協同的智能體，支持復雜工作流編排（如LangGraph工作流）。為風電行業的運維、營銷、技術支持等場景提供數據分析、輔助決策支持并建立自動化工作流；將開發的AI應用集成到現有信息系統中，實現云端或邊緣部署；
5. 模型評估與優化： 建立科學、可量化的模型評估體系（Evaluation），從性能、成本、速度等多個維度對自研或開源模型進行評測，并指導優化方向。
6. 知識引領與傳承： 作為團隊的技術燈塔，引領技術方向，編寫開發文檔、操作教程等知識庫，維護代碼倉庫，分享前沿洞見，指導和培養團隊內的其他AI工程師，提升團隊整體技術水平。

任職資格：
1. 計算機科學、人工智能或相關領域的博士；碩士研究生至少3年以上相關開發經驗并獲得省部級獎勵，發表過AI頂會論文或主導過企業級AI應用開發與部署；
2. 在頂會/頂刊（如NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP等）發表過相關論文，或有相關領域的專利成果，或在知名AI競賽中取得過優異成績。
3. 精通Python或其他主流編程語言，具備良好的編程實踐能力；熟悉至少一種深度學習框架(如TensorFlow,PyTorch)，并有實際項目經驗；
4. 有基于基礎大模型進行二次開發的經驗，如涵蓋微調、精調對齊、Prompt優化等，熟練使用LangChain等框架和工具鏈構建RAG流水線；
5. 有AI Agent領域的開發經驗與研究能力，建設基于多智能體的角色扮演、環境模擬、推理決策、數據合成、報告集成等能力；
6. 良好的英語讀寫能力，能夠閱讀英文技術文檔。