Radium Technology 算法 jobs (salary & requirements)

岗位职责

1. 行业 AI 模型研发：聚焦冶金、核电核心业务痛点，负责 AI 算法模型的设计、训练与优化。

2. AI 系统集成与落地：协同软件、硬件团队完成 AI 模型与业务系统的集成部署，解决工程化落地难题。

3. 数据处理与特征工程：负责冶金、核电业务场景下的数据集构建与优化。例如，处理冶金连铸过程中每秒 2000 + 条的设备运行数据，完成数据清洗、异常值剔除与特征提取，构建钢水质量预测模型的训练数据集；整理核电设备历年故障数据与运维记录，通过特征工程挖掘关键影响因素，提升故障诊断模型的泛化能力。

4. AI 模型迭代与维护：基于业务反馈与新数据，持续迭代优化 AI 模型性能。如针对冶金客户提出的 “小样本缺陷检测” 需求，引入迁移学习算法优化模型，在新增缺陷样本不足 50 条的情况下，仍保持 95% 以上的识别准确率。

5. 技术文档与知识沉淀：编写 AI 模型设计文档、训练报告、部署手册等技术资料，沉淀
AI 研发与落地经验。在核电项目交付中，配合客户完成 AI 模型验证文档编制，清晰说明模型原理、精度指标与安全保障机制，确保项目顺利验收。


任职要求

1. 专业背景：计算机科学与技术、人工智能、数据科学、自动化等相关专业硕士及以上学历（优秀本科可放宽，需有突出 AI 项目经历），无挂科、重修，熟悉机器学习、深度学习、计算机视觉、时序数据分析等
AI 技术，有冶金 / 核电行业 AI 研发经历者优先。

2. 技术能力：熟练掌握至少一种 AI 开发框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn；具备独立设计并实现复杂 AI 模型的能力，例如能基于业务需求设计自定义网络结构的深度学习模型，或开发结合领域知识的混合 AI 模型；熟悉 Python 编程，具备数据处理（Pandas、NumPy）与可视化（Matplotlib、Seaborn）能力。

3. 工程实践能力：具备 AI 模型工程化思维，了解工业场景下的模型部署约束（如硬件算力、实时性要求），有边缘计算设备 AI 部署、工业级 AI 系统开发经验者优先；熟悉模型压缩、量化、加速技术，能在保证模型精度的前提下，提升推理效率。

4. 行业认知与学习能力：了解冶金自动化生产流程（如连铸、轧制）或核电设备运行逻辑，能快速理解业务需求并转化为 AI 技术方案；具备较强的自主学习能力，可快速掌握行业特定技术（如冶金行业的高温环境图像预处理、核电行业的小样本故障诊断技术）。

5. 沟通协作能力：能清晰表达 AI 模型设计思路与技术方案，与软件、硬件、业务团队高效协作；具备良好的问题分析与解决能力，能在 AI 落地遇到工程难题时，提出切实可行的解决方案。


成长收益

1. 高壁垒项目经验积累：深度参与国家重点冶金、核电AI 项目，如为国内大型钢铁集团研发 “无人化连铸车间” AI视觉检测系统，项目经验具有强行业壁垒，助力成为领域内稀缺 AI 人才。

2. 定制化职业发展路径：走专家路线可参与行业 AI 标准制定、*科研项目申报，成为冶金 / 核电 AI 领域技术权威；走管理路线可从 AI 模块负责人晋升为 AI 研发经理，带领团队攻克重大项目，统筹 AI 研发全流程。

3. 顶尖技术资源与培训：定期组织内部 AI 技术沙龙（如工业场景小样本学习、核安全级AI 验证），支持参加国际顶级 AI 会议（如 CVPR、NeurIPS 工业应用专场），与全球 AI 大咖交流学习。

4. 稀缺技术能力提升：接触冶金行业 “高温环境计算机视觉”“工业大数据 AI 分析”、核电行业 “核安全级 AI 模型设计”“小样本故障预测” 等稀缺技术领域，公司提供专项研发资金与数据资源（累计行业数据超 10TB），助力掌握难以替代的核心 AI 技能，在职业竞争中形成独特优势。

5. 优厚薪资与福利保障：提供具有竞争力的薪资待遇与完善的福利体系，包括五险一金、带薪年假、年度体检、节日福利、生日礼金等，为你的生活与工作提供坚实保障；此外，公司还设有项目奖金、绩效奖金等激励机制，充分认可你的工作价值。