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工作內(nèi)容：1、AI解決方案設(shè)計與落地：針對制造與研發(fā)環(huán)節(jié)的核心痛點（如工藝優(yōu)化、智能排產(chǎn)、視覺檢測、預(yù)測性維護(hù)、創(chuàng)成式設(shè)計等），設(shè)計并開發(fā)端到端的AI應(yīng)用解決方案。
工業(yè)數(shù)據(jù)治理與特征工程：處理多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)（傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備日志、圖像、工藝參數(shù)等），構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為模型訓(xùn)練提供支撐。
2、工業(yè)大模型/智能體應(yīng)用開發(fā)：應(yīng)用或微調(diào)工業(yè)大模型（如京東JoyIndustrial、百度文心等），開發(fā)具備意圖理解、任務(wù)規(guī)劃與工具調(diào)用能力的工業(yè)智能體（Agent），實現(xiàn)自然語言交互的工業(yè)應(yīng)用。
3、模型部署與性能優(yōu)化：將AI模型部署至生產(chǎn)環(huán)境（邊緣設(shè)備、服務(wù)器或云平臺），并持續(xù)監(jiān)控與優(yōu)化其性能、延遲與資源占用，確保在工業(yè)場景下的穩(wěn)定性與可靠性。
4、跨部門協(xié)同與技術(shù)布道：與業(yè)務(wù)部門、IT部門及一線工程師緊密協(xié)作，精準(zhǔn)定義AI需求，量化應(yīng)用效果，并推動AI工具在業(yè)務(wù)側(cè)的有效使用。
任職要求：1、熟練掌握Python編程，熟悉PyTorch或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。
2、具備扎實的機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟悉CNN、RNN、Transformer等模型。
3、具備至少一個制造業(yè)相關(guān)的AI項目經(jīng)驗（如缺陷檢測、參數(shù)優(yōu)化、預(yù)測性維護(hù)等）。
4、熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)采集與物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議，具備時序數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗；了解工業(yè)自動化系統(tǒng)與平臺；熟悉多模態(tài)大模型技術(shù)；具備AI與制造業(yè)融合的落地經(jīng)驗者優(yōu)先。
學(xué)歷專業(yè)要求：本科及以上，計算機科學(xué)、人工智能、自動化、機械工程等相關(guān)專業(yè)