【任职要求】 基本条件 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、自动化、数学等相关专业。 2年以上AI应用开发/部署经验（优秀应届生若有高质量项目或竞赛经历也可考虑）。 硬性技能 熟练掌握Python编程，了解常用数据结构与算法，能编写可维护的工程代码。 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX），有模型训练或微调的实际经验。 具备大模型私有化部署经验：熟悉文本生成模型（如ChatGLM、Llama、Qwen）或Embedding模型的加载、推理优化（vLLM、FastAPI等）。 熟悉RAG流程及常用组件（向量数据库如Milvus/Chroma，Embedding模型，重排序等）。 了解Linux系统、Docker/K8s基础操作，能够独立完成服务配置与排错。 软性能力 优秀的沟通与业务理解能力：愿意走进车间/仓库，与一线同事交流，而非只坐在办公室写代码。 主动自驱：在模糊需求下能快速定义问题、给出最小可行方案并迭代。 结果导向：对“AI是否真的帮业务省了时间/降了成本”有责任感。 加分项（以下任意项均可加分） 有制造业AI落地经验：如设备预测性维护、视觉缺陷检测、工艺参数推荐、智能排产辅助等。 熟悉Agent开发框架（LangChain、LangGraph、Dify等），并有实际Agent应用上线案例。 了解工业现场数据采集、SCADA系统或物联网平台。 熟悉边缘设备部署（如Jetson、树莓派、工控机上的模型轻量化）。 能够使用SQL进行简单的数据分析，或了解时序数据库（如InfluxDB）。 【我们提供】 真实的落地场景：不只是写Demo，你的代码将直接运行在产线边、仓库里，帮助师傅们解决实际问题。 完整的项目闭环：从需求、部署、集成到效果验证，全流程主导，技术成长快。 技术与业务双通道发展：既可以深耕AI工程化技术，也可以成长为懂业务的数字化专家。 学习支持：提供内部数据环境和算力资源，支持你验证新方法；每年有学习预算用于技术大会/课程。