1.硕士学历，计算机、人工智能、应用数学、自动化、电气工程或相关专业；
2.具备机器学习和深度学习基础，熟悉Python及PyTorch，能够独立完成模型开发、训练调试和实验分析；
3.熟悉Transformer、图神经网络或时序预测方法；了解神经微分方程、神经算子、物理信息机器学习者优先；
4.具备良好的学习能力、工程实践能力和团队协作意识；具有电力系统仿真、科学智能、GPU训练或模型推理优化经验者优先。
1.参与大规模电力系统暂态智能仿真研发，面向局部子网构建高精度、高效率、具备跨场景泛化能力的推演模型；
2.开展电网拓扑、设备参数、运行状态和扰动信息的统一建模，研发基于图神经网络、Transformer、神经微分方程或神经算子的时空预测方法；
3.将电网拓扑关系、微分—代数方程及相关物理约束融入模型训练与推理，提升推演结果的物理一致性、稳定性和可信度；
4.负责数据处理、模型训练、指标评测及算法工程化，参与局部子网推演模块的接口开发、性能优化和系统联调。