国家能源集团
新型电力系统智能视觉技术高级专家
新型电力系统智能视觉技术高级专家
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公计算机视觉工程
计算机视觉工程
Pytorch
Sam
Tensorflow
Vision Transformer
多模态大模型
新能源
时序大模型
缺陷检测
计算机视觉
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
央企博士高端岗，前沿AI技术落地新能源，薪酬优厚，技术成长空间大，稳定性强。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比计算机视觉工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 210 个在招
市场机会
选择适中
西安 · 计算机视觉工程 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于新型电力系统中的智能视觉技术研发，主要面向风电、光伏及储能场景
核心职责包括多模态/时序大模型与计算机视觉算法（如缺陷检测、无人机巡检）的研发与应用，要求具备深厚的学术背景与行业落地经验，解决高精度、低资源消耗的工程难题
最低要求
学历要求：全日制博士研究生
专业要求：电子信息类、计算机类、电气类、信息与通信工程类、控制科学与工程类相关专业
年龄要求：不超过40周岁
工作经验：从事时序大模型、多模态大模型、图像识别、计算机视觉算法开发类相关工作经历满5年
技能要求：熟练使用Python等编程语言，熟悉PyTorch、TensorFlow、Paddle等训练框架
工作职责
熟悉电力系统，负责风电、光伏、储能等能源场景多模态大模型、时序大模型、计算机视觉算法研发
负责风电、光伏、储能等新能源行业计算机视觉算法的研发与应用，包括但不限于图像分类、目标检测、图像增强等
负责开展光伏组件隐裂、热斑等缺陷识别算法研发工作，需针对业务数据的特殊性需求设计鲁棒性算法，平衡精度、速度与资源消耗
负责计算机视觉算法在新领域的应用，包括但不限于无人机巡检策略、光伏组件清洗和经济型运行策略等相关模型的设计、研发及应用工作
负责新能源行业多模态大模型、时序大模型、图像识别领域前沿技术的研究及应用
优先资格
熟悉风电、光伏、储能等新能源发电领域，熟练掌握新能源设备数据分析、图像处理等数据信号处理、分析方法人员优先
掌握Vision Transformer、SAM等视觉大模型，具备低光照、高噪声场景下的缺陷检测优化经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托国家能源集团龙头地位，拥有海量真实工业数据和顶级算力资源
- 技术前沿：聚焦多模态大模型与视觉大模型在垂直行业的深度应用，技术壁垒高
- 稳定性强：央企背景，职业稳定性极高，福利体系完善
- 社会价值：助力能源转型与绿色发展，具有显著的社会意义
- 落地难度大：工业场景数据噪声大、标注难，算法鲁棒性要求极高
- 复合门槛高：需同时懂AI算法与新能源业务逻辑，跨界学习成本高
- 适合拥有博士学位、在计算机视觉和大模型领域有深厚积累，且希望将AI技术应用于实体产业的高端技术人才
缺点 / 挑战
- 创新压力：作为“高级专家”，需持续产出高水平研究成果，考核压力较大
角色解读
- 成为新能源AI领域的首席科学家或技术总监
- 主导国家级重大科研项目，推动行业标准制定
- 向跨学科复合型技术管理人才发展，统筹AI与能源业务融合
- 研发适用于风电、光伏、储能场景的多模态大模型和时序大模型
- 开发计算机视觉算法，用于光伏组件缺陷检测（隐裂、热斑）及无人机巡检策略优化
- 研究并应用图像识别前沿技术，平衡算法精度、速度与资源消耗
- 探索视觉大模型在新能源经济运行策略中的应用
- 扎实的计算机视觉理论基础，精通CNN、Transformer架构
- 熟练掌握PyTorch/TensorFlow/Paddle等主流深度学习框架
- 具备5年以上大模型（多模态/时序）及视觉算法落地经验
- 了解新能源发电设备及数据分析方法者优先
申请策略
- 关注国家能源集团在数字化转型方面的战略动向
- 准备一份详细的技术方案或研究计划，展示你对新能源视觉痛点问题的思考
- 突出博士期间的顶会论文及专利成果，特别是CV与大模型结合的方向
- 强调5年以上相关项目经验，重点展示解决复杂工业场景问题的案例
- 列出熟练掌握的具体框架（PyTorch等）及模型（ViT, SAM等）
- 若有新能源行业背景或相关数据集处理经验，务必重点标注
- 深入研读Vision Transformer、SAM等最新视觉大模型论文及源码
- 补充新能源发电基础知识，了解光伏组件常见故障模式及巡检流程
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰阐述项目背景、个人贡献及量化成果
- 技术深度：从算法原理、数据预处理、模型架构选择、损失函数设计等多维度展开
- 业务结合：始终将技术方案与新能源业务痛点（如降本增效、安全运维）挂钩
- 前瞻性：展示对行业趋势的洞察，提出具有创新性的解决方案
- 请介绍你过去在计算机视觉或多模态大模型方面的核心研究成果及落地案例
- 针对光伏组件隐裂检测中低光照、高噪声场景，你如何设计鲁棒性算法？
- 如何在保证精度的前提下，优化视觉大模型的推理速度和资源消耗？
- 你认为多模态大模型在新能源运维中还有哪些潜在应用场景？
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
央企巨头提供极具竞争力的薪酬包（尤其是对博士高端人才），加上完善的福利保障和极高的职业稳定性，满足程度很高。
薪资信号偏高 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位聚焦多模态大模型、视觉大模型等前沿技术，且背靠国家级科研平台，技术成长空间巨大，晋升通道清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态大模型、时序大模型、计算机视觉、PyTorch、TensorFlow、Vision Transformer、SAM
业务类型profit_center
工作生活
70中等
央企通常工作节奏相对可控，但“高级专家”角色意味着较高的责任压力和研发攻关任务，WLB中等偏上。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
投身新型电力系统建设，助力清洁能源发展和双碳目标实现，具有强烈的社会责任感和行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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