- 需求与方案落地：对接业务需求，拆解 AI 功能场景，输出技术方案、排期规划与落地路径；跟踪 AI 功能上线效果，建立数据闭环，持续迭代优化。
- 模型全流程研发：负责 AI 模型调研、选型、训练、微调及部署落地，保障模型效果与工程化交付。
- AI 应用系统开发：参与 AI 应用架构设计与开发，包括提示词工程、RAG、Agent、模型推理优化、服务化封装与 API 化输出。
- 数据与特征工程：负责数据清洗、标注、特征工程、数据集构建与质量管控，保障数据供给与数据质量。
- 性能与成本优化：持续优化模型效果、吞吐、延迟与成本，解决稳定性、准确性、性能瓶颈问题。
- 技术沉淀与基建：跟踪 AI 前沿技术并落地业务；参与团队 AI 技术栈建设，沉淀最佳实践、组件库与技术文档，支撑团队高效交付。
- 其他相关工作：根据业务需要，承担 AI 相关研发、支撑与专项任务。
- 教育背景
- 研究生及以上学历，计算机，软件工程、电子信息、自动化、数学、AI相关专业。
- 专业技能和能力要求
- 熟悉常用机器学习，深度学习算法，精通时序数据建模，时间序列预测，时序异常检测，能够针对环境时序信号做特征挖掘，趋势建模与误差规律分析。
- 具备环境感知建模，系统辨识，误差建模，自适应校正相关算法基础，能够基于环境干扰因子构建影响机理模型，实现测量误差拟合，补偿与动态参数调优。
- 熟悉嵌入式/边缘端AI部署基本流程，能适配资源受限设备完成机器学习模型落地与可靠推理。
- 熟练掌握Python编程，了解常用机器学习框架，具备数据清晰，特征工程，实验对比，模型评估，结果复盘完整流程能力。
- 加分项
- 有仪器仪表，工业测控，传感器信号处理相关项目经验。
- 有RAG，时序大模型，小样本学习，分布泛化/鲁棒建模实践。
- 了解信号处理基础（滤波，频谱分析，传感器数据预处理）。
- 有嵌入式，边缘端模型部署，版本管理实战经验。
- 其他要求
- 对从事软件开发工作充满热情，具备扎实的技术钻研能力和出色的分析与解决问题的能力。
- 具备敏捷开发方法的实践经验，拥有良好的沟通与协作能力，推动团队高效协作和持续改进。
- 思维活跃，有创新意识和强烈的进取心，能够辅导团队成员开展工作。
- 积极主动，具备务实精神和钻研的工作态度。
- 良好的英文听说读写能力，能够支持国际化工作环境。
- 有竞争力的薪酬福利
- 国际化的工作环境与多元化团队氛围
- 在世界领先的公司尝试有趣并具有挑战性的工作
- 完善的培训与职业体系
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Referenznummer
Bevorzugter Arbeitsort
Pensum
Geschäftsniederlassung