ai工程师岗位职责

职责描述：
在Materials Informatics领域构建机器学习AI的落地解决方案
任职要求：
1. 有Al 或者机器学习相关实际落地经验，包括且不限于数据分析、特征工程、模型融
合、大规模数据并行、分布式计算等：
2. 熟悉数据库、脚本语言的使用，熟练掌握 numpy, pandas, matplotlib 等数据处理库，
悉常见的机器学习、深度学习框架，例如 sklearn, xgboost, lightgbm, pytorch 等
3. 夯实的代码基础，较强的学习能力，热爱钻研：加分项：1. 有各类高水平竞赛获奖经
验优先：2.有Auto ML相关经验优先：3.有机器学习顶会文童优先：
4. 对于金属材料，特别对铝合金、钛合金等方向的一个或多个有基础概念上的认识;
5. 有较强的计算机编程能力。
6. 有EVO2、StripedHyena 2 开发经验的优先

一、招聘岗位：AI应用工程师
岗位职责：
1、负责大语言模型（LLM）在智能问答、内容生成等场景的应用研发、架构设计、性能优化与上线落地，设计实现RAG、Agent、工具调用等端到端LLM应用架构。
2、基于LangChain、LlamaIndex等框架完成应用流程编排与模块化设计，集成向量数据库与Embedding模型，完成多源数据处理与知识库构建，对接外部业务系统接口。
3、设计迭代Prompt方案，构建模型评测体系，开展离线评测与线上A/B验证，根据业务需要开展参数高效微调（LoRA/QLoRA等）并持续优化效果。
4、负责LLM应用的Docker部署、服务化及运维监控，保障线上稳定性与成本可控；与跨团队协作完成需求落地，输出技术文档与工程规范，沉淀知识资产。
岗位要求：
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、大数据技术、数据科学与大数据技术、电子信息工程等相关专业。
2、精通Python，具备扎实的数据结构与算法基础，熟悉PyTorch等深度学习框架，理解Transformer与LLM基本原理及常见问题。
3、熟悉LangChain/LlamaIndex等LLM应用框架，掌握Embedding技术、向量数据库（Milvus/FAISS等）、RAG、Agent等核心技术，有参数高效微调经验者优先。
4、具备LLM应用从需求到上线的完整交付经验，熟悉Docker部署，有REST/gRPC服务化、性能优化、成本管控经验者优先，了解Dify/Coze等低代码平台者优先。
5、擅长Prompt工程设计，能构建系统化的模型评估体系与质量闭环，具备良好的问题定位与解决能力。
6、拥有优秀的跨团队沟通协作能力，学习能力强，对AI新技术敏感，具备良好的工程编码与文档撰写规范。
二、招聘岗位：AI算法工程师（机器学习方向）
岗位职责：
1、负责机器学习/深度学习算法在预测、分类、推荐、NLP/多模态等业务场景的建模、训练与迭代优化，完成从离线实验到线上部署的效果闭环。
2、参与数据采集、清洗、标注全流程，构建可复用数据集与特征体系，搭建数据管线，分析并解决数据漂移、噪声与分布偏差问题。
3、设计模型评估指标与实验方案，开展误差分析与性能瓶颈定位，通过超参优化、模型压缩等方式平衡模型效果、时延与资源成本。
4、推动模型工程化落地，与跨团队协作完成模型服务化部署与上线，负责模型监控与迭代更新；编写技术文档，沉淀可复用组件与实践。
岗位要求：
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、软件工程、数据科学与大数据技术、模式识别与智能系统、电子信息、数学、统计学等相关专业。
2、精通Python，具备扎实的数学统计基础（线性代数、概率统计、优化方法等）与数据结构能力，熟悉PyTorch等深度学习框架，掌握常用机器学习与深度学习算法。
3、具备特征工程、模型调参、误差分析的系统化能力，熟悉交叉验证、A/B测试等实验方法，有NLP、推荐排序、时序预测/异常检测/多模态任一方向经验者优先。
4、具备模型工程化能力，可实现REST/gRPC服务化部署，熟悉ONNX/TensorRT/量化等推理优化手段者优先；熟练使用Pandas/NumPy，了解Spark/Flink、MLflow/W&B者优先。
5、能将业务问题抽象为可量化的算法问题，具备良好的跨团队沟通能力与项目推进能力。
6、自驱力与学习能力强，对前沿算法技术保持关注，做事严谨负责，重视模型效果与线上稳定性。

（1）岗位职责
1.负责AI相关产品的系统开发、核心模块编码、接口设计与开发，完成模型服务化封装、部署与联调，保障AI技术与业务系统的高效融合；
2.参与AI项目的技术方案设计，独立完成模块开发、单元测试、集成测试，解决开发落地过程中的各类技术问题，完成线上BUG修复与系统优化；
3.搭建并维护AI应用运行环境，优化系统性能、稳定性和高可用性，制定并执行AI应用部署、运维及迭代的技术规范；
4.编写并维护AI开发全流程技术文档，包括技术方案、接口文档、部署手册、开发规范等，形成标准化技术沉淀；
5.持续跟踪AI工程化开发领域前沿技术及水运工程行业技术需求，探索新技术在业务场景中的落地应用，推动AI开发技术体系的迭代升级；
6.配合团队完成少量AI产品相关内业工作，如需求梳理、业务场景对接等，衔接技术开发与业务需求侧的沟通协调。
（2）任职条件
1.教育背景：硕士及以上学历优先（本科需具备3年以上相关经验），专业为以下方向之一：计算机科学与技术、软件工程、人工智能、大数据、通信工程。
2.技能基础：
(1)掌握大模型、智能体、RAG、向量检索、Prompt工程等AI核心技术，了解模型微调、服务化部署相关流程，有大模型应用开发落地实战经验者优先；
(2)精通C#开发语言，熟练掌握ASP.NET Core、Furion等主流开发框架，精通微服务架构设计与开发，具备扎实的后端开发功底；
(3)熟练使用MySQL、PostgreSQL等关系型数据库，精通Redis、MQ等中间件的使用与优化，具备独立的数据库设计能力；
(4)了解Docker、K8s等容器化部署技术，熟悉Linux开发环境，有模型上线部署、线上运维经验者优先；
(5)具备良好的编程规范和模块化开发思维，能独立完成技术方案设计与核心代码编写，熟悉软件开发全流程。
3.行业认知：
(1)对水运工程、交通基建领域有一定了解，能快速理解行业业务场景与技术需求者优先；
(2)具备ToB类项目开发落地经验，了解行业解决方案开发逻辑者优先。
4.软性素质：
(1)具备优秀的逻辑思维能力、技术问题分析与解决能力，能独立应对AI开发落地过程中的各类技术难题；
(2)具备良好的跨团队沟通协调能力和团队协作精神，能高效对接算法、测试、业务等团队推进项目落地；
(3)具有强烈的自我驱动能力和快速学习能力，能紧跟AI技术发展趋势，持续提升工程化开发能力；
(4)具备良好的文字表达能力，能规范编写各类技术文档，有项目技术汇报经验者优先。
5.加分项：
(1)具备AI产品相关内业工作经验，能独立完成简单的AI产品需求梳理、场景设计、原型输出等工作；
(2)有交通、水运、基建等行业AI项目开发落地经验；
(3)在开源社区有AI开发相关代码或项目贡献;
熟悉Axure、Visio等产品工具，能编写BRD/MRD/PRD等产品文档