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一、崗位職責(zé) MoE架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 針對(duì)污水廠多變量、非線性、高噪聲的工藝數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)混合專家模型（Mixture of Experts）架構(gòu)，優(yōu)化門控網(wǎng)絡(luò)（Gating Network）與專家子模型協(xié)同機(jī)制。? 開(kāi)發(fā)面向污水處理場(chǎng)景的MoE應(yīng)用，如水質(zhì)多指標(biāo)預(yù)測(cè)、工藝參數(shù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化、多設(shè)備協(xié)同控制等。? 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu) 處理時(shí)序數(shù)據(jù)（如傳感器流數(shù)據(jù)、工藝運(yùn)行日志），構(gòu)建大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，解決數(shù)據(jù)稀疏性與噪聲問(wèn)題。? 優(yōu)化MoE模型的分布式訓(xùn)練效率（如使用Megatron-LM、DeepSpeed框架），提升模型收斂速度與推理性能。? 工業(yè)場(chǎng)景落地 將MoE模型輕量化并部署至邊緣計(jì)算設(shè)備或工業(yè)云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)低延遲實(shí)時(shí)決策（如加藥量動(dòng)態(tài)調(diào)整、曝氣量?jī)?yōu)化）。? 與自動(dòng)化團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將MoE模型嵌入PLC/DCS系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)自適應(yīng)控制策略。? 前沿技術(shù)探索 研究MoE與強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FL）等技術(shù)的結(jié)合，探索跨污水廠的分布式模型協(xié)作方案。? 跟蹤稀疏化訓(xùn)練、動(dòng)態(tài)路由等MoE領(lǐng)域最新進(jìn)展（如Google的Switch Transformer、Mixtral 8x7B），推動(dòng)技術(shù)迭代。? 二、任職要求 專業(yè)背景 博士，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)，博士?jī)?yōu)先。? 熟悉污水處理關(guān)鍵參數(shù)（COD、氨氮、DO）及工藝邏輯（AAO、MBR）者加分。? 技術(shù)能力 核心要求： 精通MoE原理及主流框架（如PyTorch的Tutel、FairScale），具備MoE模型從零搭建經(jīng)驗(yàn)。? 熟練掌握深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉模型并行、數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練技術(shù)。? 扎實(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù)處理能力，熟悉特征工程、異常值處理及數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。? 加分項(xiàng)： 有MoE相關(guān)頂會(huì)論文（NeurIPS、ICML）或開(kāi)源項(xiàng)目貢獻(xiàn)（如Hugging Face模型庫(kù)）。? 熟悉工業(yè)控制協(xié)議（OPC UA、Modbus）或邊緣計(jì)算部署（TensorRT、ONNX Runtime）。? 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 2年以上MoE或復(fù)雜模型架構(gòu)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有工業(yè)場(chǎng)景（如流程控制、預(yù)測(cè)性維護(hù)）落地案例。? 具備高并發(fā)、低延遲推理優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)（如模型剪枝、量化、動(dòng)態(tài)計(jì)算路徑設(shè)計(jì)）。? 軟性素質(zhì) 對(duì)AI技術(shù)解決環(huán)保問(wèn)題有強(qiáng)烈熱情，能從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)抽象建模問(wèn)題。? 具備較強(qiáng)的技術(shù)文檔撰寫(xiě)能力及跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，適應(yīng)階段性出差支持。 ?