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一、崗位職責 MoE架構設計與開發 針對污水廠多變量、非線性、高噪聲的工藝數據，設計并實現混合專家模型（Mixture of Experts）架構，優化門控網絡（Gating Network）與專家子模型協同機制。? 開發面向污水處理場景的MoE應用，如水質多指標預測、工藝參數動態優化、多設備協同控制等。? 模型訓練與調優 處理時序數據（如傳感器流數據、工藝運行日志），構建大規模訓練數據集，解決數據稀疏性與噪聲問題。? 優化MoE模型的分布式訓練效率（如使用Megatron-LM、DeepSpeed框架），提升模型收斂速度與推理性能。? 工業場景落地 將MoE模型輕量化并部署至邊緣計算設備或工業云平臺，實現低延遲實時決策（如加藥量動態調整、曝氣量優化）。? 與自動化團隊協作，將MoE模型嵌入PLC/DCS系統，開發自適應控制策略。? 前沿技術探索 研究MoE與強化學習（RL）、聯邦學習（FL）等技術的結合，探索跨污水廠的分布式模型協作方案。? 跟蹤稀疏化訓練、動態路由等MoE領域最新進展（如Google的Switch Transformer、Mixtral 8x7B），推動技術迭代。? 二、任職要求 專業背景 博士，計算機科學、人工智能、數學/統計等相關專業，博士優先。? 熟悉污水處理關鍵參數（COD、氨氮、DO）及工藝邏輯（AAO、MBR）者加分。? 技術能力 核心要求： 精通MoE原理及主流框架（如PyTorch的Tutel、FairScale），具備MoE模型從零搭建經驗。? 熟練掌握深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉模型并行、數據并行訓練技術。? 扎實的時序數據處理能力，熟悉特征工程、異常值處理及數據增強方法。? 加分項： 有MoE相關頂會論文（NeurIPS、ICML）或開源項目貢獻（如Hugging Face模型庫）。? 熟悉工業控制協議（OPC UA、Modbus）或邊緣計算部署（TensorRT、ONNX Runtime）。? 項目經驗 2年以上MoE或復雜模型架構研發經驗，有工業場景（如流程控制、預測性維護）落地案例。? 具備高并發、低延遲推理優化經驗（如模型剪枝、量化、動態計算路徑設計）。? 軟性素質 對AI技術解決環保問題有強烈熱情，能從業務痛點抽象建模問題。? 具備較強的技術文檔撰寫能力及跨團隊協作意識，適應階段性出差支持。 ?