職位描述
人工智能環(huán)保
一、崗位職責(zé)
MoE架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)
針對污水廠多變量、非線性、高噪聲的工藝數(shù)據(jù)，設(shè)計并實現(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)同機制。?
MoE架構(gòu)設(shè)計與開發(fā)
針對污水廠多變量、非線性、高噪聲的工藝數(shù)據(jù)，設(shè)計并實現(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)同機制。?
開發(fā)面向污水處理場景的MoE應(yīng)用，如水質(zhì)多指標(biāo)預(yù)測、工藝參數(shù)動態(tài)優(yōu)化、多設(shè)備協(xié)同控制等。?
模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)
處理時序數(shù)據(jù)（如傳感器流數(shù)據(jù)、工藝運行日志），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。?
處理時序數(shù)據(jù)（如傳感器流數(shù)據(jù)、工藝運行日志），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)場景落地
將MoE模型輕量化并部署至邊緣計算設(shè)備或工業(yè)云平臺，實現(xiàn)低延遲實時決策（如加藥量動態(tài)調(diào)整、曝氣量優(yōu)化）。?
與自動化團隊協(xié)作，將MoE模型嵌入PLC/DCS系統(tǒng)，開發(fā)自適應(yīng)控制策略。?
前沿技術(shù)探索
研究MoE與強化學(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、動態(tài)路由等MoE領(lǐng)域最新進展（如Google的Switch Transformer、Mixtral 8x7B），推動技術(shù)迭代。?
將MoE模型輕量化并部署至邊緣計算設(shè)備或工業(yè)云平臺，實現(xiàn)低延遲實時決策（如加藥量動態(tài)調(diào)整、曝氣量優(yōu)化）。?
與自動化團隊協(xié)作，將MoE模型嵌入PLC/DCS系統(tǒng)，開發(fā)自適應(yīng)控制策略。?
前沿技術(shù)探索
研究MoE與強化學(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、動態(tài)路由等MoE領(lǐng)域最新進展（如Google的Switch Transformer、Mixtral 8x7B），推動技術(shù)迭代。?
二、任職要求
專業(yè)背景：碩士及以上，計算機科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè)，博士優(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。?
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)。?
扎實的時序數(shù)據(jù)處理能力，熟悉特征工程、異常值處理及數(shù)據(jù)增強方法。?
加分項：
有MoE相關(guān)頂會論文（NeurIPS、ICML）或開源項目貢獻（如Hugging Face模型庫）。?
熟悉工業(yè)控制協(xié)議（OPC UA、Modbus）或邊緣計算部署（TensorRT、ONNX Runtime）。?
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。?
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)。?
扎實的時序數(shù)據(jù)處理能力，熟悉特征工程、異常值處理及數(shù)據(jù)增強方法。?
加分項：
有MoE相關(guān)頂會論文（NeurIPS、ICML）或開源項目貢獻（如Hugging Face模型庫）。?
熟悉工業(yè)控制協(xié)議（OPC UA、Modbus）或邊緣計算部署（TensorRT、ONNX Runtime）。?
項目經(jīng)驗
1年以上MoE或復(fù)雜模型架構(gòu)研發(fā)經(jīng)驗，有工業(yè)場景（如流程控制、預(yù)測性維護）落地案例。?
具備高并發(fā)、低延遲推理優(yōu)化經(jīng)驗（如模型剪枝、量化、動態(tài)計算路徑設(shè)計）。?
軟性素質(zhì)
對AI技術(shù)解決環(huán)保問題有強烈熱情，能從業(yè)務(wù)痛點抽象建模問題。 ?
1年以上MoE或復(fù)雜模型架構(gòu)研發(fā)經(jīng)驗，有工業(yè)場景（如流程控制、預(yù)測性維護）落地案例。?
具備高并發(fā)、低延遲推理優(yōu)化經(jīng)驗（如模型剪枝、量化、動態(tài)計算路徑設(shè)計）。?
軟性素質(zhì)
對AI技術(shù)解決環(huán)保問題有強烈熱情，能從業(yè)務(wù)痛點抽象建模問題。 ?
工作地點：合肥、廣州、天津、新加坡等。
工作地點
合肥市-蜀山區(qū)-湖光路與雪霽路交叉口環(huán)境科技大廈A座508號
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愛沃特智能水務(wù)(安徽)有限公司愛沃特智能水務(wù)(安徽)有限公司位于安徽省合肥市蜀山區(qū)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)中國環(huán)境谷，系新加坡愛沃特人工智能集團公司在中國的全資控股子公司，主要開展人工智能水務(wù)技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用。公司目前有環(huán)保運營專家，人工智能博士，中科院智能所聯(lián)合實驗室等組成的強大團隊。公司業(yè)績項目已有300萬噸每日，還在繼續(xù)拓展市場。公司致力于成為全球領(lǐng)先的智慧水務(wù)服務(wù)提供商、創(chuàng)新型高科技企業(yè)。為水處理行業(yè)的智慧化建設(shè)、碳減排、節(jié)能降耗貢獻一份社會價值，為股東、員工創(chuàng)造更大的效益。集團業(yè)務(wù)板塊：人工智能水務(wù)，人工智能熱電、低碳污泥處理，鈦晶膜等。
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