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崗位職責：
1、算法研發與優化
聚焦工業場景下的視覺識別、目標檢測、缺陷識別、圖像分割等算法研發，適配生產質檢、設備監控、安全管控等應用；
主導運籌優化算法（如資源調度、路徑規劃、產能分配、能耗優化、庫存管理等）的設計與實現，構建線性規劃、整數規劃、啟發式算法等模型；
負責AI大模型（包括多模態、NLP、工藝優化等）的研究、設計、開發及優化，并利用大模型平臺（如Dify、LangChain）進行工作流開發，推動前沿技術與工業機理融合。
2、數據處理與特征工程
處理工業級視覺數據與業務運營數據，開展數據清洗、標注、特征提取及數據集構建工作；
設計高效的特征提取方法（如文本向量化、圖像特征增強），保障算法模型的訓練效果與泛化能力。
3、模型構建與工程落地
編寫模型訓練代碼，開展模型評估與迭代，持續優化以滿足業務指標；
將訓練好的模型部署到云端服務器或邊緣設備，優化推理速度和資源占用，解決硬件兼容性問題，確保算法在實際應用中的穩定性；
4、項目管理與協作
參與產品和技術方向研究，制定技術方案與演進路線，評估開發計劃與工作量，管理風險并協調資源，保證算法和應用按計劃交付；
與需求分析、開發、測試團隊緊密協作，明確算法應用邊界與技術指標，推動算法與產品功能的整合。
5、技術文檔與支持
編寫算法設計文檔、訓練日志、測試報告及技術方案，記錄模型迭代過程與關鍵參數；
提供上線后的技術支持與問題排查，確保系統長期穩定運行。
任職要求：
本科及以上學歷，人工智能、機器學習、計算機視覺、計算機科學、統計學、應用數學、軟件工程等相關專業；原則上35周歲以下，特別優秀者可放寬；
3年以上相關工作經驗（負責無人行車核心算法研發者需5年以上冶金行業無人行車調度系統經驗）；
扎實的數學基礎（線性代數、概率論），熟練掌握機器學習算法原理，熟悉至少一種深度學習框架（PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn）；
精通Python編程，熟悉Linux開發環境，具備良好的編碼習慣和工程能力；熟練掌握NumPy、Pandas、Matplotlib等數據科學庫；
具備優秀的業務理解能力，能將技術與工業場景結合，平衡算法性能與工程落地成本；能對復雜場景問題進行方案設計；
良好的溝通協作能力、自驅力及問題分析與解決能力，能夠快速學習新技術并應用于實際業務。

優先條件：
熟悉機器視覺、預測、多模態、NLP、工藝優化等AI大模型算法設計，有大型制造業、鋼鐵行業經驗者優先；
具備Dify、LangChain等開發經驗，深入理解RAG、Agent等核心概念；
有完整的模型開發、訓練、部署經驗，熟悉模型推理優化與邊緣部署；
掌握華為盤古大模型開發者優先；
有運籌優化算法實際落地經驗，熟悉線性規劃、整數規劃、啟發式算法等。