ai工程师岗位职责

岗位职责：
1. 业务对接：负责与业务对接，从ROI角度进行需求分析
2. 方案设计：依据需求分析结果进行方案设计，包括业务方案和技术方案
3. 落地实施：负责AI核心功能实现，同时协调前后端进行工程化落地
4. AI运营：负责AI应用的推广运营

岗位要求：
1. 本科以上学历，2年以上AI开发经验，优秀应届生可放宽。
2. 熟练掌握LangChain、Dify等主流智能体/大模型应用开发框架，有基于大模型API（如OpenAI、DeepSeek、通义千问等）进行应用开发的实际经验
3. 具备良好的后端开发基础（熟悉Python/Java/Node.js之一），能将智能体能力工程化，集成到现有业务系统中，并处理并发、安全、稳定性等问题。
4. 精通提示词工程，能通过指令设计、上下文优化、Function Calling等技术有效调优智能体输出，具备一定的效果评估和迭代优化能力。
5. 熟悉非结构化数据处理，有向量数据库（如Milvus）应用经验，能构建和优化基于RAG的增强型智能体应用。

AI工程师：
招聘要求：
1、国内外知名高校，计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域的硕士，博士优先，本科成绩优秀者可以降低录取要求；
2、精通Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。熟悉Transformer、BERT、GPT、deepseek等模型，熟悉预训练和微调流程，具有相关的工作经验；
3、熟悉视觉和文本多模态大模型，在相关领域有影响力的Paper，有互联网或科技公司高阶技术岗位任职经历者优先。
4、具有良好的团队合作能力和沟通能力；

岗位职责
1.负责机器学习模型的开发、训练与部署，支撑制造场景下的预测性维护、质量预测等AI应用；
2.进行数据清洗、特征工程及模型调优，提升模型准确性与鲁棒性；
3.与业务团队协作，将AI能力集成到生产系统，推动MLOps落地；

任职要求
1.本科及以上，计算机或应用数学相关专业优先；
2.两年以上机器学习项目经验；
3.精通Python及主流ML库（scikit-learn、XGBoost、LightGBM等），熟悉Pandas/NumPy/Matplotlib；
4.熟悉TensorFlow/PyTorch，掌握监督/无监督/时序预测等ML理论基础；
5.熟练SQL，掌握统计分析（假设检验、回归、聚类）；
6.了解MLOps及模型服务化（Docker、K8s）；
7.有制造业AI经验（预测性维护、质量预测）优先。