1. 垂直领域大模型技术体系构建：负责基于通用基座大模型结合领域数据构建能源垂直领域大模型，包括大模型落地业务场景识别、数据清洗/构造，LLM训练和调优，搜索增强RAG，LLMAgents等LLM关键技术方向攻坚；​突破LLM能源领域知识瓶颈​：设计领域知识注入范式； 2.探索基于大模型技术的服务新形态，包括多个场景的大模型对话机器人，ChatUI服务形态升级，智能辅助Copilot等云计算服务新形态场景的大模型落地技术，开创能源领域原生AI服务​，打造能源领域“大模型落地”的标杆； 3.深入油气和新能源内外部业务场景，结合大模型技术、搜索推荐、多模态等算法模型能力解决能源领域实际业务痛点，并参与规划和设计未来能源领域的大模型技术演进规划和落地。 4.制定行业智能化标准​：制定新能源AI的设备控制API规范、人机协同交互标准、模型可信度验证标准等。

1.计算机科学、软件工程、数学、统计学等相关专业，博士学历或硕士+3年以上人工智能研发经验； 2.具备独立的从业务需求到算法工程转化和落地能力，在自然语言理解NLU/自然语言生成NLG、对话机器人、搜索推荐、知识图谱等一个或多个领域有大规模场景落地经验；有技术热情和产品敏锐度； 3.在构建企业级大模型LLM相关技术方向有实战经验者优先，比如LLM训练和优化、搜索增强生成RAG、大模型推理以及大模型评估，LLM垂直领域适配等一个或多个方向有实际经验； 4. 设计过LLM商业场景（如Agent工作流编排、生成式BI等），掌握低资源微调技术（如LoRA）； 5.熟悉掌握Python/Java/C++中至少一门语言，有大型系统的算法模型开发和优化经验，熟练掌握至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、Caffe等）； 6.有会议、期刊上发表学术论文，有相关算法比赛获奖经验者优先。