岗位职责： 1、面向发电生产运维场景，开展基于大语言模型的AI智能体算法研究，包括任务规划、推理决策、记忆机制、工具调用、多智能体协同及人机交互等。 2、负责领域知识库、检索增强生成（RAG）、智能体工作流编排、智能体评测及工程部署，实现智能体与生产系统、算法模型和业务工具的可靠协同。 3、面向发电设备多变量运行数据，开展时序基础模型及时序大模型算法研究，包括自监督预训练、预测、异常检测、故障诊断、健康评估及跨设备、跨场站迁移等。 4、负责时序数据治理、模型训练与推理优化、算法评测及工程部署，提升模型在复杂工况、数据缺失和分布变化条件下的准确性、泛化性与稳定性，推动相关算法在生产运维场景落地。 5、入职后配备经验资深、业务过硬的双导师，量身制定三年培养方案，助力转变角色、个人成长；参与丰富多彩的培训与实践活动，学习业务本领，走在行业前沿；可参与正高级工程师等牵头的重大科研项目。 岗位要求： 1、具有计算机科学、软件工程、人工智能、自动化或数学等相关专业硕士及以上学历。 2、具备自然语言处理、大语言模型或智能体算法研究基础，熟练使用Python，了解大模型微调、推理优化、RAG及主流智能体技术框架。 3、在任务规划、工具调用、知识增强、工作流编排、多智能体协同或智能体评测等至少一个方向具有研究或项目经验，具有工业系统集成或发电行业应用经验者优先。 4、具有独立研究、分析解决问题和团队协作能力；原则上应以第一作者或通讯作者发表相关方向高水平论文1篇（SCI二区及以上或CCF B类会议及以上），具有重大科研项目或高水平工业项目经验者优先。 5、或具有自动化、控制科学与工程、电气工程、计算机科学、数学或统计学等相关专业硕士及以上学历。 6、具备机器学习、深度学习或时序建模研究基础，熟练使用Python及PyTorch、JAX等至少一种深度学习框架。 7、熟悉Transformer、状态空间模型等序列建模方法；在时序预测、异常检测、故障诊断、健康评估或迁移学习等至少一个方向具有研究或项目经验，具有发电行业数据分析经验者优先。