石化盈科

1.参与工业智能体、多智能体协同算法的研发与落地，针对工业实际业务场景，设计智能体感知、决策、规划、协同控制核心算法，解决工业场景复杂实操问题。 2.参与人工智能算法研发与落地，覆盖大模型、Agent、RAG、Harness、具身智能等方向；负责大模型选型、微调、量化、蒸馏等，构建RAG检索增强、Agent工具调用、任务规划、记忆管理及多智能体协同能力，并推动算法在工业场景中集成、优化与迭代。 3.负责时序预测算法研发与落地，掌握 XGBoost、LSTM、Timer、TimesFM 等模型方法，能够针对工业时序数据多变量、非平稳、缺失、噪声、长周期等特性，完成数据清洗、特征工程、模型适配与调优，并推动预测结果在设备预警、故障诊断、调度优化等场景中落地。 4. 负责算法工程化与部署落地，完成模型微调、量化、推理加速、容器化部署与线上监控，保障工业场景下的实时性、稳定性与可靠性。 5.跟进工业智能、多智能体、强化学习、具身智能等前沿算法技术，结合公司业务场景进行技术落地与创新迭代，沉淀标准化的工业智能体算法模型与解决方案。 6.针对工业边缘/云端部署场景，进行模型压缩、量化、剪枝、蒸馏、推理加速与资源调度优化。

1.硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化、软件工程、控制工程等相关专业。 2.熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow 等深度学习框架。 3.扎实掌握机器学习、深度学习、强化学习、多智能体系统、智能决策、时序模型建模等核心理论知识，具备完整的算法研发经验。 4.熟悉多智能体协同、智能体博弈、自主决策、具身智能相关算法，有算法落地实战经验者优先。 5.深入理解Transformer架构，熟悉deepseek、glm等主流大模型特性与底层原理。 6.逻辑清晰，责任心强，具备良好的团队协作能力、沟通能力和抗压能力，能够适配项目迭代节奏，高效完成研发落地任务。