岗位职责：

1. 智能助手开发与优化：

l 基于开源大模型（如deepseek、Qwen、LLaMA等）搭建核心AI引擎，参与模型微调、部署及优化，以适应电力领域的特定需求，如电力设备故障诊断、电网运行优化等。

l 利用Dify、RAGFlow等工具构建低代码AI应用框架，整合电力文档解析、知识检索、推理决策模块，提升电力系统运行的智能化水平。

l 开发用户交互接口（如Web/API），支持自然语言提问并返回结构化建议（如电力负荷预测、故障诊断、运维策略推荐），助力电力工作人员高效决策。

2. 数据库构建与管理：

l 设计电力文档自动化处理流水线，支持PDF、Excel、研报等格式的解析、关键信息抽取与向量化存储，涵盖电力政策法规、技术标准、运行数据等文档类型。

l 基于RAG（检索增强生成）技术，结合向量数据库（如Milvus、FAISS、ChromaDB）和知识图谱，实现电力知识动态更新与精准检索，为电力系统规划、运行、维护提供实时准确的知识支持。

l 建立知识库质量监控机制，确保电力信息时效性与准确性，保障电力生产决策的可靠性。

3. 领域场景优化：

l 深入理解电力生产、传输、分配和消费等业务逻辑，定制化开发数据关联分析、风险提示、合规校验等垂直功能，如电力设备故障预测性维护、电网运行风险预警等。

l 通过Prompt工程、模型微调及反馈强化学习（RLHF），提升回答的专业性与可解释性，使AI助手在电力领域的应用更加精准、高效，满足电力企业复杂业务场景的需求。

技术能力：

l 熟练掌握Python、Dify、RAGFlow等AI开发工具和框架，熟悉PyTorch/TensorFlow。

l 具备电力文档处理技术栈经验（OCR、Text2Vector、信息结构化抽取等），能够处理电力技术图纸、运行日志、检修报告等文档。

l 熟悉向量数据库、SQL/NoSQL数据库，具备电力大数据存储与管理能力。

l 了解模型微调和训练原理，或能够根据AI工具快速学习和实践，以适应电力领域的特定模型优化需求。