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AI工程师-2026年第二批社会招聘（人工智能部）
AI工程师-2026年第二批社会招聘（人工智能部）
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Rag
Tensorflow
分布式训练
向量数据库
大模型微调
智能体(Agent)
机器学习
知识图谱
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
聚焦大模型与智能体前沿技术，赋能电力业务落地，技术成长空间大但工作模式未明确
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
3.3万
比机器学习工程中位数高
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 550 个在招 · 其中机器学习工程 2 个
市场机会
选择适中
重庆 · 机器学习工程 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
负责电力行业场景下的机器学习与深度学习算法研发，包括大模型微调、智能体(RAG/Multi-Agent)构建与工程化落地
需完成数据清洗建模、模型训练评估及部署维护，结合业务需求优化算法性能，推动AI技术在发电运营领域的实际应用
最低要求
深入理解机器学习相关理论（泛化理论、优化方法、概率图模型、贝叶斯方法等），掌握现代深度学习架构（Transformers、图神经网络、元学习等），熟悉多模态学习、强化学习、小样本学习等前沿领域
精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流人工智能框架，熟练掌握分布式训练、模型压缩、推理加速技术，深入掌握分类、回归、时序分析等机器学习算法
有丰富的大模型（如GPT、Claude、Llama、通义千问等）使用调优经验，丰富的智能体相关技术与框架（如FastGPT、Dify、LangChain、LlamaIndex等）集成项目应用交付经验，有使用RAG（检索增强生成）构建知识库问答系统、多智能体（Multi-Agent）系统构建、Agent协作应用、向量数据库（如Pinecone, Milvus, ChromaDB）、知识图谱等技术实战应用经验
具备出色的数据建模与调优能力，熟悉数据预处理、特征工程及模型评估的全流程
在电力工业领域有算法落地经验者优先，熟悉光伏等发电系统运行特性与常见故障模式者优先
具备强烈的业务驱动思维、出色的逻辑分析与解决问题能力，以及良好的团队沟通协作精神，拥有极强的学习能力和适应性，能在快速发展的领域中不断更新知识体系
面向发电场（厂）站生产运营、设备运行等领域，与业务专家、后端开发工程师密切沟通，深入分析业务数据，利用统计和数学技术识别数据中的模式和关系，建立业务分析模型
基于业务场景，使用决策树、神经网络等技术，设计和开发分析算法模型，完成垂域大模型微调训练、智能体构建、工程化集成等人工智能相关工作
收集、清洗、标注、构建算法模型所需数据集数据，训练算法模型，评估分析结果和性能，持续优化算法模型的准确率和效率
负责支持和配合完成算法与应用系统的集成和调试
负责算法模型的部署、日常维护和升级更新
持续学习和研究机器学习等人工智能技术领域的先进技术，参与新技术和算法的研究和开发
年龄不超过40周岁，特别优秀者可适当放宽
工作职责
深入理解机器学习相关理论（泛化理论、优化方法、概率图模型、贝叶斯方法等），掌握现代深度学习架构（Transformers、图神经网络、元学习等），熟悉多模态学习、强化学习、小样本学习等前沿领域
精通Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等主流人工智能框架，熟练掌握分布式训练、模型压缩、推理加速技术，深入掌握分类、回归、时序分析等机器学习算法
有丰富的大模型（如GPT、Claude、Llama、通义千问等）使用调优经验，丰富的智能体相关技术与框架（如FastGPT、Dify、LangChain、LlamaIndex等）集成项目应用交付经验，有使用RAG（检索增强生成）构建知识库问答系统、多智能体（Multi-Agent）系统构建、Agent协作应用、向量数据库（如Pinecone, Milvus, ChromaDB）、知识图谱等技术实战应用经验
具备出色的数据建模与调优能力，熟悉数据预处理、特征工程及模型评估的全流程
在电力工业领域有算法落地经验者优先，熟悉光伏等发电系统运行特性与常见故障模式者优先
具备强烈的业务驱动思维、出色的逻辑分析与解决问题能力，以及良好的团队沟通协作精神，拥有极强的学习能力和适应性，能在快速发展的领域中不断更新知识体系
优先资格
在电力工业领域有算法落地经验者优先，熟悉光伏等发电系统运行特性与常见故障模式者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈高度前沿，直接参与大模型微调、RAG与多智能体等AI最新方向的工程实践，个人技术壁垒强
- 依托国家电投平台，拥有海量真实工业场景数据与算力资源，算法落地验证机会多，履历含金量高
- 垂直行业属性强，易形成“AI+能源”复合型竞争力，在产业数字化浪潮中具备稀缺性
- 工业场景数据质量参差不齐，需投入大量精力进行数据清洗、标注与特征工程，算法调优周期可能较长
- 适合具备扎实算法功底与工程落地经验、对能源行业数字化转型感兴趣、追求技术深度与职业稳定性的资深开发者
缺点 / 挑战
- 国企编制提供较高的职业稳定性与完善的福利保障，有利于长期专注技术研发而不受市场波动影响
- 大模型与智能体在电力设备的实时性、安全性要求极高，工程化部署与推理加速面临较大技术挑战
- 跨部门协作频繁，需兼顾业务专家的非标准化需求与算法团队的标准化交付，沟通成本相对较高
角色解读
- 纵向深耕：向首席算法科学家或AI架构师方向发展，主导公司级大模型平台与智能体生态建设
- 横向拓展：转向AI产品经理或技术管理岗，统筹算法团队资源，推动AI技术在集团多业务线的规模化应用
- 行业跨界：凭借电力+AI复合背景，向新能源数字化、智慧电网或工业互联网领域的技术专家转型
- 负责电力业务场景下的机器学习与深度学习算法设计与开发，完成从数据清洗到模型部署的全流程
- 主导垂域大模型微调、RAG知识库构建及多智能体系统开发，实现AI技术在发电运营中的工程化落地
- 与业务专家及后端团队紧密协作，将统计数学方法与业务痛点结合，建立可落地的数据分析与预测模型
- 跟踪前沿AI技术趋势，持续优化模型准确率与推理效率，支撑算法系统的日常维护与迭代升级
- 扎实的机器学习理论基础，精通Python及PyTorch/TensorFlow框架，掌握分布式训练与模型压缩技术
- 熟练运用大语言模型微调、RAG架构、向量数据库及知识图谱，具备智能体开发与多Agent协作实战经验
- 具备完整的数据处理流水线搭建能力，涵盖特征工程、模型评估、算法集成调试与生产环境部署
- 拥有较强的业务抽象与跨部门沟通能力，能将复杂业务需求转化为可量化的算法解决方案
申请策略
- 提前调研国家电投旗下光伏/火电/水电板块的最新数字化战略，在简历或求职信中体现业务理解
- 准备1-2个端到端的AI落地案例，重点说明数据获取难点、模型选型依据及线上运维策略
- 突出大模型微调、RAG架构或多智能体项目的完整交付链路，量化模型提升指标与推理加速效果
- 强调分布式训练、模型压缩或边缘端部署经验，展示解决高并发/低延迟工业场景的技术方案
- 列举与业务方协同攻坚的案例，说明如何将模糊的业务痛点转化为可量化的算法目标并成功上线
- 附上GitHub开源项目、技术博客或专利论文，证明持续追踪前沿技术的能力与学术/工程双修背景
- 深化LangChain/LlamaIndex等Agent框架底层原理，掌握多Agent通信协议与状态管理机制
- 加强向量数据库（Milvus/ChromaDB）性能调优与知识图谱构建工具链（Neo4j/GraphDB）的实操练习
面试指南
- STAR法则结构化回答：清晰交代背景(Situation)、核心任务(Task)、采取的技术动作(Action)与可量化结果(Result)，重点突出技术决策的逻辑链条
- 分层拆解问题：先讲数据层处理策略，再谈模型架构设计，最后落脚到工程部署与监控，展现全栈思维
- 业务价值导向：始终将技术指标与业务收益挂钩，说明算法优化如何降低停机时间、提升发电效率或节约运维成本
- 请详细阐述你主导过的一个大模型微调或RAG项目，遇到的最大技术瓶颈是什么？如何解决的？
- 在电力设备故障预测场景中，如何处理数据长尾分布与样本不平衡问题？
- 多智能体系统中Agent间通信延迟较高，你会从哪些维度进行推理加速与架构优化？
- 如果业务方提出的需求缺乏明确指标，你如何将其转化为可评估的算法任务？
- 请对比PyTorch与TensorFlow在分布式训练与模型部署上的差异，并结合实际项目说明选型理由
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确披露具体薪资范围，但依托大型央企平台通常提供具有竞争力的基础薪酬与完善福利体系，整体补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定大模型、智能体与RAG等前沿技术方向，提供充足的算法创新与工程落地场景，技术成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型微调、RAG、智能体(Agent)、PyTorch、TensorFlow、分布式训练、知识图谱、向量数据库
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确说明办公模式与工时安排，国企技术岗通常节奏相对平稳，但算法研发与项目交付期可能存在阶段性高强度投入。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
岗位服务于国家清洁能源与电力生产运营，通过AI技术赋能传统能源数字化转型，具备明确的行业价值与社会正向影响。
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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