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一、崗位職責(zé)
1. AI模型開發(fā)與優(yōu)化
設(shè)計、開發(fā)和優(yōu)化機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型；應(yīng)用于質(zhì)量檢測、預(yù)測性維護(hù)、異常檢測、圖像識別、語音或文本分析等任務(wù)；持續(xù)提升模型準(zhǔn)確率、魯棒性與實時性能。
2. 模型部署與工程化落地
將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，實現(xiàn)推理服務(wù)化（API/微服務(wù)）；使用 MLOps 工具（如 MLflow、Kubeflow、Airflow）管理訓(xùn)練、評估與上線流程；與數(shù)據(jù)工程團隊協(xié)作實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化流轉(zhuǎn)。
3. 數(shù)據(jù)處理與特征工程
負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、特征提取與特征選擇；處理結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖像、時間序列、傳感器數(shù)據(jù)等）。
4. 系統(tǒng)架構(gòu)與平臺開發(fā)
參與 AI 平臺或算法系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計；優(yōu)化模型推理性能（GPU加速、邊緣計算部署）；協(xié)助搭建智能制造/工業(yè)AI平臺。
5. 跨部門協(xié)作與創(chuàng)新項目
與生產(chǎn)、質(zhì)量、設(shè)備、IT、數(shù)據(jù)團隊合作推動智能化場景落地；參與工業(yè)視覺檢測、智能調(diào)度、能耗優(yōu)化等創(chuàng)新項目。
二、任職要求
1.本科及以上學(xué)歷，碩士優(yōu)先，扎實的線性代數(shù)、概率論、最優(yōu)化基礎(chǔ)；
2.計算機科學(xué)、人工智能、電子工程、自動化、應(yīng)用數(shù)學(xué)、控制工程等相關(guān)專業(yè)；
3.精通 Python；熟練使用 PyTorch、TensorFlow、Keras、scikit-learn了解 C++/Java/C# 等更佳；
4.三年相關(guān)企業(yè)工作經(jīng)驗，理解制造業(yè)生產(chǎn)流程與數(shù)據(jù)來源（MES、PLC、傳感器、質(zhì)量檢測系統(tǒng)）