电力交易AI算法主任工程师

负责AI Native电力交易系统的整体技术架构设计，将LLM/Agent/RAG/多模态等能力深度融入电力交易全链路（市场分析→策略生成→报价决策→复盘优化）；

从电力交易业务场景出发，识别可被AI重构的关键环节：非结构化行情/政策文本的结构化提取、基于Agent的报价策略编排、对话式交易监控与干预、自动化复盘报告生成；

主导“架构+数据+模型+评测”的一体化设计，包括：基座模型选型与微调策略、Prompt工程体系、Agent多步规划与编排、RAG知识库（市场规则/历史行情/交易策略）、Eval Pipeline与监控告警机制；

以“AI First”视角，将模糊的交易业务问题拆解为可被模型+Agent执行的最小决策单元，设计兜底策略与人工审批节点，确保系统在极端行情下的可靠性与合规性；

与电力交易产品团队、量化策略团队、交易员紧密协作，推动AI Native系统从概念验证到生产上线的全周期落地；

跟踪全球AI技术前沿动态，持续引入新技术能力提升系统智能化水平

硕士及以上学历，计算机/人工智能/自动化/软件工程/数学/电子等相关专业；

5年以上AI架构/算法系统开发经验，至少独立交付过1个AI Native生产系统（非传统系统+AI模块），有线上效果数据可佐证；

深入理解LLM原理（Transformer/Attention/SFT/RLHF-DPO/MoE/Embedding），精通RAG、Function Calling、MCP、Agent Planning、Tool-use等机制；

精通Python，能独立搭建端到端AI Pipeline（数据采集→处理→模型训练/微调→推理部署→评测→监控）；熟练使用至少2个Agent编排框架（LangGraph/LangChain/Dify/Coze/AutoGen等）；

熟悉AI系统评测体系：离线评测（BLEU/ROUGE/G-Eval/LLM-as-Judge）+在线指标（响应耗时/采纳率/决策准确率/ROI），具备搭建Eval Pipeline和A/B测试框架的工程能力；

具备电力交易/金融量化交易/能源行业背景者优先；有高并发低延迟系统架构经验者优先；

持续跟踪ChatGPT/Claude/Gemini/DeepSeek/通义/豆包/智谱/Kimi等全球最新AI技术动态