Java

1.构建新能源场站AI应用系统：
基于主流大模型API（如qwen、deepseek等），结合新能源业务场景（智能调度、故障诊断、设备状态问答等），设计并实现完整的AI应用服务；负责API集成、上下文管理、流式输出、多轮对话等核心功能的后端开发。
2.独立完成前后端功能模块开发：
构建可交互的前端界面（如智能问答界面、运维助手看板等），与后端服务联调，保证用户体验与系统稳定性；能快速输出可展示的原型或生产可用的功能模块。
3.设计并实现Agent工作流与工具链：
使用LangChain、LlamaIndex或自研框架，设计Agent任务分解、工具调用（Function Calling）、RAG检索增强等流程；结合新能源场景数据（气象、设备传感器、电网状态等）实现多源信息融合。
4.跨团队合作，推动AI应用工程化与产品化：
与算法团队、系统架构团队及新能源产品团队紧密合作，推动AI应用从原型到工程部署、从实验验证到实际场景落地，打造具有行业影响力的智能新能源解决方案。