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崗位職責(zé) 1、AI模型開發(fā)與優(yōu)化 負(fù)責(zé)開發(fā)和優(yōu)化AI質(zhì)量檢測模型（如基于視覺的缺陷檢測、傳感器數(shù)據(jù)分析等）。 研究并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法，提升生產(chǎn)排產(chǎn)、物流優(yōu)化等核心業(yè)務(wù)場景的智能化水平。 2、數(shù)據(jù)平臺與知識庫構(gòu)建 參與搭建企業(yè)級數(shù)據(jù)平臺，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、設(shè)備、物流等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與分析。 構(gòu)建行業(yè)知識庫及知識圖譜，支持智能問答、故障診斷等應(yīng)用。 3、智能分析與決策支持 開發(fā)預(yù)測型與處方型分析模型（如設(shè)備故障預(yù)測、最優(yōu)生產(chǎn)參數(shù)推薦）。 設(shè)計(jì)動態(tài)可視化報表，為管理層提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持。 4、系統(tǒng)集成與優(yōu)化 將AI能力深度集成至MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）、WMS（倉儲管理系統(tǒng)）等工業(yè)軟件中。 探索強(qiáng)化學(xué)習(xí)、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)在智能制造場景的應(yīng)用。 5、跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作 與產(chǎn)品、算法、工程團(tuán)隊(duì)緊密合作，推動AI技術(shù)落地并持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)效果。 任職要求 1、教育背景 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動化、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 2、技術(shù)能力 熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架。 具備計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）或運(yùn)籌優(yōu)化（OR）相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 熟悉大模型技術(shù)（如DeepSeek、Llama等）及工具鏈（Ollama、RAGFlow等）者優(yōu)先。 了解工業(yè)數(shù)據(jù)（時序數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、生產(chǎn)日志）處理與分析者優(yōu)先。 3、經(jīng)驗(yàn)要求 2年以上AI算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有智能制造、物流優(yōu)化或工業(yè)軟件領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 具備知識圖譜構(gòu)建、預(yù)測性維護(hù)或排產(chǎn)優(yōu)化項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者更佳。 軟技能 強(qiáng)烈的責(zé)任心和自驅(qū)力，能獨(dú)立解決復(fù)雜技術(shù)問題。 良好的溝通能力，擅長跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作與技術(shù)方案落地。