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一、AI 技術(shù)負責(zé)人（Python 方向）
崗位職責(zé)：
1. AI 項目全生命周期管理
主導(dǎo)基于Python技術(shù)棧的人工智能項目（RAG、YOLO 等方向），從需求分析、技術(shù)選型到架構(gòu)設(shè)計、開發(fā)落地及交付驗收；
負責(zé) RAG 系統(tǒng)（檢索增強生成）的方案設(shè)計與優(yōu)化，包括向量數(shù)據(jù)庫選型、檢索策略調(diào)優(yōu)、大模型集成等；
統(tǒng)籌YOLO系列目標(biāo)檢測模型的工程化落地，涉及模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化、多場景適配（如視頻流處理、實時檢測）及系統(tǒng)集成；
解決項目中的核心技術(shù)難點，如大模型推理效率提升、RAG 檢索準(zhǔn)確率優(yōu)化、YOLO 小目標(biāo)檢測效果改進等。
2. 技術(shù)團隊管理與攻堅
帶領(lǐng) AI 開發(fā)團隊，制定技術(shù)規(guī)范與開發(fā)流程，把控代碼質(zhì)量與系統(tǒng)性能（如 RAG 響應(yīng)速度、YOLO 檢測幀率）；
指導(dǎo)團隊成員掌握 RAG、YOLO 等核心技術(shù)，推動技術(shù)沉淀與復(fù)用（如封裝通用檢測模塊、RAG 工具鏈）；
調(diào)研前沿 AI 技術(shù)（如多模態(tài) RAG、YOLO 優(yōu)化），評估其在項目中的應(yīng)用價值并推動落地。
3. 項目交付與協(xié)作
制定項目計劃，統(tǒng)籌資源分配，把控進度與風(fēng)險，確保 AI 項目（如智能問答系統(tǒng)、實時目標(biāo)檢測平臺）高質(zhì)量按期交付；
與業(yè)務(wù)方、算法團隊、前端團隊協(xié)作，明確技術(shù)邊界，推動跨團隊高效配合。
任職要求
學(xué)歷與經(jīng)驗：
計算機相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，5 年以上 Python 開發(fā)經(jīng)驗，3 年以上 AI 項目管理經(jīng)驗；
有實際項目經(jīng)驗：主導(dǎo)過至少 1 個企業(yè)級 RAG 系統(tǒng)項目（如智能客服、知識庫問答），或參與過 YOLO 目標(biāo)檢測在生產(chǎn)環(huán)境的規(guī)?；瘧?yīng)用（如安防監(jiān)控、工業(yè)質(zhì)檢）。
技術(shù)能力：
精通 Python 及 AI 相關(guān)框架：熟練使用 LangChain（RAG 開發(fā)）、Ultralytics（YOLO 部署）、Transformers（大模型調(diào)用）等；
熟悉 RAG 核心技術(shù)：向量數(shù)據(jù)庫（Milvus/Pinecone）、文本嵌入模型（BERT/Embedding 模型）、檢索策略（BM25 + 向量混合檢索）；
了解 YOLO 技術(shù)棧：模型訓(xùn)練（數(shù)據(jù)增強、錨框調(diào)優(yōu)）、推理加速（TensorRT/ONNX）、多場景適配（小目標(biāo)、遮擋場景處理）；
掌握數(shù)據(jù)庫優(yōu)化（MySQL/PostgreSQL）及工程化工具：Docker/K8s（模型部署）、CI/CD（DevOps 流程）、云服務(wù)（阿里云 / AWS）；
有大模型微調(diào)（如 LoRA）、多模態(tài)融合（文本 + 圖像檢索）經(jīng)驗者優(yōu)先。
綜合素質(zhì)：
具備較強的問題拆解能力，能快速定位并解決 RAG 檢索偏差、YOLO 檢測漂移等實際問題；
優(yōu)秀的團隊管理與溝通能力，能推動跨團隊協(xié)作；
接受出差，適應(yīng)項目現(xiàn)場技術(shù)支持需求。
二、AI 開發(fā)工程師（Python 方向）
崗位職責(zé)：
1. AI 模塊開發(fā)與落地
參與 RAG 系統(tǒng)核心模塊開發(fā)，包括文本預(yù)處理、向量索引構(gòu)建、檢索結(jié)果排序、大模型響應(yīng)生成等；
負責(zé) YOLO 目標(biāo)檢測相關(guān)功能實現(xiàn)，如視頻流幀處理、檢測結(jié)果后處理（去重、跟蹤）、檢測數(shù)據(jù)可視化；
基于業(yè)務(wù)需求，設(shè)計高效的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如 RAG 檢索緩存策略、YOLO 檢測結(jié)果過濾規(guī)則）。
2. 系統(tǒng)優(yōu)化與維護
優(yōu)化 RAG 系統(tǒng)性能：提升檢索速度（如索引優(yōu)化）、降低大模型調(diào)用成本（如緩存復(fù)用、精簡提示詞）；
改進 YOLO 檢測效果：參與模型調(diào)參、數(shù)據(jù)清洗與增強，解決實際場景中的漏檢、誤檢問題；
維護現(xiàn)有 AI 系統(tǒng)，修復(fù) bug，迭代功能（如新增 RAG 多輪對話支持、YOLO 多類別檢測適配）。
3. 協(xié)作與文檔
與算法工程師協(xié)作，將科研模型（如改進的 YOLO 網(wǎng)絡(luò)、自定義 RAG 檢索算法）工程化落地；
編寫技術(shù)文檔，包括模塊設(shè)計說明、接口文檔、部署流程（如 YOLO 模型 Docker 部署指南）。
任職要求
學(xué)歷與經(jīng)驗：
本科及以上學(xué)歷，計算機、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
有實際項目經(jīng)驗：1-3 年 Python 開發(fā)經(jīng)驗，至少參與過 1 個 AI 相關(guān)項目（如基于 RAG 的問答工具、YOLO 目標(biāo)檢測應(yīng)用）；有開源 AI 項目貢獻者優(yōu)先。
技術(shù)能力：
熟練掌握 Python 及 AI 庫：LangChain（RAG 開發(fā)）、Ultralytics（YOLO 使用）、NumPy/Pandas（數(shù)據(jù)處理）；
了解 RAG 技術(shù)棧：熟悉至少一種向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus/Chroma），理解文本嵌入與檢索的基本原理；
了解 YOLO 目標(biāo)檢測：能獨立使用 YOLO 模型進行推理，掌握基本的模型調(diào)優(yōu)方法（如調(diào)整置信度閾值、NMS 參數(shù)）；
掌握數(shù)據(jù)庫操作：熟練使用 MySQL/PostgreSQL，能編寫優(yōu)化 SQL；了解 Linux 環(huán)境開發(fā)與部署；
有 Web 開發(fā)經(jīng)驗（Django/Flask + 前端基礎(chǔ)）或機器學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）使用經(jīng)驗者優(yōu)先。
綜合素質(zhì)：
具備良好的問題解決能力，能獨立排查 RAG 檢索失敗、YOLO 推理報錯等問題；
強學(xué)習(xí)能力，能快速掌握新工具（如新型向量數(shù)據(jù)庫、YOLO 擴展工具）；
良好的團隊協(xié)作精神，能清晰表達技術(shù)思路與進展。