大模型应用算法工程师

岗位职责
1.负责智慧水务场景下的AI模型选型、训练与优化，重点解决时序预测（进水负荷预测）、控制决策（曝气量/加药量推荐）等核心算法问题。
2.负责数据预处理、特征工程、模型训练、超参数调优、模型压缩与部署全流程工作，确保模型具备高精度与高可靠性。
3.结合污水处理工艺特点，推动机理模型与数据驱动模型的融合（如物理信息神经网络、混合建模），提升模型的可解释性与泛化能力。
4.负责模型在边缘侧或云端的部署架构设计，确保推理延迟与资源消耗满足工业现场实时控制要求。
5.跟踪大模型（时间序列大模型、多模态大模型）在工业控制领域的前沿进展，评估引入新技术提升智慧水务能力的可行性。
6.积极参与公司安排的其他相关工作。
任职要求
1.硕士及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、数据科学、控制理论与控制工程等相关专业。
2.理论基础：深入理解Transformer、GNN、CNN、强化学习等模型原理，并有实际开发落地经验。
3.技术能力：精通Python，熟练使用PyTorch或TensorFlow框架；熟悉大模型微调训练（LoRA、QLoRA、LLaMAFactory 等）及国产化环境（如华为昇腾、寒武纪、飞桨）下的模型适配；熟悉大模型轻量化技术（QAT/量化、剪枝、TensorRT）及推理增强技术（RAG）；熟悉分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron 至少其一）。
4.工作经验：1-3年以上机器学习/深度学习算法研发经验或知识产权成果。
加分项：有1年以上工业时序预测、优化控制或强化学习相关项目经验，有工业控制系统（PLC/DCS）数据建模经验，或熟悉污水处理工艺基本概念。
软性素质：具备技术团队指导能力，能够将复杂算法原理用工程语言清晰表达，具备与工艺专家、第三方开发团队高效协作的能力。