郑州 python 招聘（工资待遇要求）

一、AI 技术负责人（Python 方向）
岗位职责：
1. AI 项目全生命周期管理
主导基于Python技术栈的人工智能项目（RAG、YOLO 等方向），从需求分析、技术选型到架构设计、开发落地及交付验收；
负责 RAG 系统（检索增强生成）的方案设计与优化，包括向量数据库选型、检索策略调优、大模型集成等；
统筹YOLO系列目标检测模型的工程化落地，涉及模型训练、推理优化、多场景适配（如视频流处理、实时检测）及系统集成；
解决项目中的核心技术难点，如大模型推理效率提升、RAG 检索准确率优化、YOLO 小目标检测效果改进等。
2. 技术团队管理与攻坚
带领 AI 开发团队，制定技术规范与开发流程，把控代码质量与系统性能（如 RAG 响应速度、YOLO 检测帧率）；
指导团队成员掌握 RAG、YOLO 等核心技术，推动技术沉淀与复用（如封装通用检测模块、RAG 工具链）；
调研前沿 AI 技术（如多模态 RAG、YOLO 优化），评估其在项目中的应用价值并推动落地。
3. 项目交付与协作
制定项目计划，统筹资源分配，把控进度与风险，确保 AI 项目（如智能问答系统、实时目标检测平台）高质量按期交付；
与业务方、算法团队、前端团队协作，明确技术边界，推动跨团队高效配合。
任职要求
学历与经验：
计算机相关专业本科及以上学历，5 年以上 Python 开发经验，3 年以上 AI 项目管理经验；
有实际项目经验：主导过至少 1 个企业级 RAG 系统项目（如智能客服、知识库问答），或参与过 YOLO 目标检测在生产环境的规模化应用（如安防监控、工业质检）。
技术能力：
精通 Python 及 AI 相关框架：熟练使用 LangChain（RAG 开发）、Ultralytics（YOLO 部署）、Transformers（大模型调用）等；
熟悉 RAG 核心技术：向量数据库（Milvus/Pinecone）、文本嵌入模型（BERT/Embedding 模型）、检索策略（BM25 + 向量混合检索）；
了解 YOLO 技术栈：模型训练（数据增强、锚框调优）、推理加速（TensorRT/ONNX）、多场景适配（小目标、遮挡场景处理）；
掌握数据库优化（MySQL/PostgreSQL）及工程化工具：Docker/K8s（模型部署）、CI/CD（DevOps 流程）、云服务（阿里云 / AWS）；
有大模型微调（如 LoRA）、多模态融合（文本 + 图像检索）经验者优先。
综合素质：
具备较强的问题拆解能力，能快速定位并解决 RAG 检索偏差、YOLO 检测漂移等实际问题；
优秀的团队管理与沟通能力，能推动跨团队协作；
接受出差，适应项目现场技术支持需求。
二、AI 开发工程师（Python 方向）
岗位职责：
1. AI 模块开发与落地
参与 RAG 系统核心模块开发，包括文本预处理、向量索引构建、检索结果排序、大模型响应生成等；
负责 YOLO 目标检测相关功能实现，如视频流帧处理、检测结果后处理（去重、跟踪）、检测数据可视化；
基于业务需求，设计高效的算法与数据结构（如 RAG 检索缓存策略、YOLO 检测结果过滤规则）。
2. 系统优化与维护
优化 RAG 系统性能：提升检索速度（如索引优化）、降低大模型调用成本（如缓存复用、精简提示词）；
改进 YOLO 检测效果：参与模型调参、数据清洗与增强，解决实际场景中的漏检、误检问题；
维护现有 AI 系统，修复 bug，迭代功能（如新增 RAG 多轮对话支持、YOLO 多类别检测适配）。
3. 协作与文档
与算法工程师协作，将科研模型（如改进的 YOLO 网络、自定义 RAG 检索算法）工程化落地；
编写技术文档，包括模块设计说明、接口文档、部署流程（如 YOLO 模型 Docker 部署指南）。
任职要求
学历与经验：
本科及以上学历，计算机、软件工程、数学等相关专业；
有实际项目经验：1-3 年 Python 开发经验，至少参与过 1 个 AI 相关项目（如基于 RAG 的问答工具、YOLO 目标检测应用）；有开源 AI 项目贡献者优先。
技术能力：
熟练掌握 Python 及 AI 库：LangChain（RAG 开发）、Ultralytics（YOLO 使用）、NumPy/Pandas（数据处理）；
了解 RAG 技术栈：熟悉至少一种向量数据库（如 Milvus/Chroma），理解文本嵌入与检索的基本原理；
了解 YOLO 目标检测：能独立使用 YOLO 模型进行推理，掌握基本的模型调优方法（如调整置信度阈值、NMS 参数）；
掌握数据库操作：熟练使用 MySQL/PostgreSQL，能编写优化 SQL；了解 Linux 环境开发与部署；
有 Web 开发经验（Django/Flask + 前端基础）或机器学习框架（PyTorch/TensorFlow）使用经验者优先。
综合素质：
具备良好的问题解决能力，能独立排查 RAG 检索失败、YOLO 推理报错等问题；
强学习能力，能快速掌握新工具（如新型向量数据库、YOLO 扩展工具）；
良好的团队协作精神，能清晰表达技术思路与进展。