岗位职责：
主要开展电力人工智能应用技术研究，具体包括但不限于：
1.核心技术攻关与创新：作为课题负责人或技术带头人，主导电力数字孪生体系中人工智能核心引擎的研发。重点攻关智能体（Agent）的自主决策、多智能体协同博弈、以及基于大模型与强化学习的运维策略生成等前沿技术，实现从“感知智能”到“认知与决策智能”的跨越。
2.全栈AI解决方案设计：独立负责从业务问题抽象、AI模型选型与创新、到算法实现与系统集成的全流程。针对“设备内特性反演”、“电网运行方式智能推演”、“故障预警与自愈控制”等具体场景，主导设计并交付可工程化落地的AI解决方案。
3.平台化赋能与标准构建：主导构建团队AI算法中台的关键组件，将核心AI能力（如智能体仿真平台、模型自动训练流水线）沉淀为可复用、可扩展的平台服务。参与制定电力人工智能模型开发、评测与部署的团队或行业规范。
4.前沿探索与方向引领：紧密跟踪AI领域最新进展，评估其在新型电力系统中的应用潜力（如神经符号计算用于规则发现、生成式AI用于预案模拟）。主导开展前瞻性预研，为团队开辟新的技术增长点。
5.跨领域协同与人才培养：作为技术与业务的桥梁，深度协同电力系统分析、仿真建模及软件工程团队，共同解决复杂交叉难题。指导并培养青年技术骨干，提升团队整体AI技术实力。

岗位要求：
遵纪守法，具有良好的科学道德，自觉践行新时代科学家精神 ，同时满足以下条件：
1.学历与资历：国内外顶尖高校或科研机构计算机科学、人工智能、电气工程等相关专业博士学历，且具有5年以上工业界前沿AI研发或高水平科研机构研究经验。
2.专业成就：学术型，在本领域国际顶级会议（NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI等）或期刊上发表过系列高水平论文，并具有明确的学术影响力。工程型，作为核心负责人，主导过具有重大影响力的AI产品、开源项目或大型工业AI系统的研发与成功落地，解决过行业级复杂问题。
3.经验要求：在以下至少两个方向有深厚的理论积累和成功的项目实践经验：智能体/多智能体系统与深度强化学习。图神经网络（GNN）与复杂系统建模。科学机器学习（SciML）与物理信息神经网络（PINN）。大语言模型（LLM）的垂直领域应用与智能决策。具备能源电力、工业制造、复杂网络等领域的AI项目经验者优先。
4.技术领导力：具备优秀的跨学科技术领导能力，有带领5人以上技术团队或主持大型科研/研发项目的成功经验。