工作职责：
岗位定位：面向通信网络数智化转型，承担行业大模型与智能体关键技术研究及成果转化，贯通业务问题定义、算法研发、系统验证与规模化应用；
1、围绕网络规划、建设、维护、优化和运营场景，识别高价值问题，完成需求抽象、技术路线设计、评测基线建立及核心算法攻关；
2、开展大模型、智能体、多模态和知识增强研发，负责数据构建、RAG、复杂推理、工具调用、训练微调及推理优化；
3、建设数据、模型、知识、评测及可观测体系，推动算法服务化部署和系统集成，持续改善准确性、鲁棒性、可解释性、安全性、时延及资源成本；
4、承担国家级、集团级和公司级科研任务，形成论文、专利、标准、软件著作权、开源成果或原型系统，推进试点验证、产品化及规模复制；
5、跟踪前沿技术和产业实践，沉淀可复用的模型、数据集、工具链及案例方法，参与技术规划并带动跨专业协同创新。
任职要求：
计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学与大数据技术、电子信息、信息与通信工程、控制科学与工程、数学、统计学等相关专业博士学历。博士研究方向须与人工智能或信息通信交叉领域高度相关，重点包括大语言模型、自然语言处理、多模态学习、知识图谱、机器学习、强化学习、计算机视觉、智能决策或AI系统。
1、具备扎实的机器学习、深度学习、概率统计和优化理论基础，能够独立完成问题建模、实验设计、对照/消融分析、误差归因和结果复现；
2、熟练使用Python和PyTorch等框架，熟悉分布式训练、参数高效微调、推理加速、RAG或Agent技术，具备从算法原型到服务部署的实践能力；
3、博士期间形成具有本人实质贡献的代表性成果；在本领域高水平期刊或会议发表论文，或取得高价值专利、有影响力的开源成果者优先；
4、以骨干成员参与国家级、省部级等科研项目，具有项目申报、技术标准或知识产权经验者优先；
5、能将通信业务难题抽象为科学问题，并从业务价值、模型效果、系统性能和应用成本四个维度开展评估；
6、具有原创创新、系统思维、跨团队协作和技术表达能力，能够阅读英文前沿文献、编写研究报告并适应必要的项目现场支持。