1.负责AI智能体架构开发与落地：面向电力装备制造场景，负责工业AI智能体架构设计与开发。基于LLM大模型，使用LangChain、LlamaIndex框架，熟练运用Prompt工程、Few-shot、RAG向量检索、ReAct/CoT推理框架、Agent状态编排、记忆管理、多智能体协同技术，完成业务Skill技能封装、工作流编排，基于MCP协议实现智能体技能注册、调度与跨系统复用； 2.负责工业场景集成与算法赋能：协同产品经理/需求分析师调研业务痛点，负责AI算法与智能体方案设计、技术选型与落地。熟练对接ERP、MES、PLM等业务系统，熟悉HTTP、接口调用、数据解析与业务联调； 3.负责模型与工业算法研发优化：基于PyTorch、TensorFlow完成数据集清洗、标注、增强、模型训练、微调、量化与部署，解决大模型幻觉、输出错乱、工具调用异常等问题；熟练使用NumPy、Pandas、Scikit-learn开展机器学习建模，熟悉运筹优化、整数规划、启发式算法，熟练使用Gurobi、PuLP求解器，协同java开发工程师解决复杂逻辑和算法优化问题； 4.负责AI智能体与模型工程化运维：负责大模型及AI智能体应用的工程化落地，完成模型、智能体服务的Docker容器化打包、私有化部署与高可用架构搭建。针对智能体调用异常、服务时延、并发瓶颈开展性能调优，持续保障AI应用稳定、高效； 5.负责技术沉淀：持续跟踪大模型应用、工业智能、运筹优化前沿技术，沉淀标准化智能体架构、技能开发规范、AI算法模型库、优化求解模板、工业场景解决方案与落地方法论。