岗位职责：

1.负责AI平台（包括AI中台，视觉平台以及知识管理平台、大模型平台的）的落地、更新维护以及算法设计定制。

2.负责AI业务场景需求分析，并定制合适的AI算法，包括算法的设计，调优以及部署和发布应用。

3.负责工业视觉需求方面，根据产线的现场视觉需求，定制化合适的软硬件方案，包括硬件的光源设计，图像数据采集设计，识别结果跟mes系统的对接等。

4.负责AI平台算法接口跟RPA系统的打通，包括不限于OCR，文档挖掘分析等算法的接口对接。

任职资格：

1.学历：本科及以上学历；

2.专业：计算机、软件工程、AI等相关专业；

3.经历：5年及以上开发经验。

4.特质：具备较强的团队协作意识和能力，具备较强学习能力。

技术要求：

1.熟练nlp相关技术，bert以及各类nlp算法，如图卷积挖据算法、知识蒸馏算法、模型剪枝算法等，熟练各类nlp任务工程落地包括实体识别、文本纠错、文档理解、关系抽取、文本摘要、句子相似度计算、基于封闭领域机器人、意图识别、基于任务型智能对话系统、知识图谱搭建流程，熟悉Hugging Face框架的应用，模型快速选型落地。

2.熟悉常用图像识别相关算法，包括efficientnet、swintransformer、YOLO系列等。熟练各类图像任务工程落地包括目标检测，ocr图卷积算法，对抗神经网络算法，行人重识别算法，人体关键点检测算法、人脸细粒度识别算法，图像语义分割算法等。

3.熟练各类数据挖掘机器学习算法，包括集成算法、XGBOOST、LIGHTGMB、GBDT等，能根据数据进行特征工程以及数据建模分析挖掘。

4.熟悉docker、k8s、Kubernetes容器编排，能根据GPU合理设计资源调度，显存资源分配，AI部署落地框架如flask框架，以及边缘部署如onnx等，以及并发预测处理等。

5.代码工程能力强，熟练掌握python语言。

6.熟练tensorflow、pytorch、paddle至少一种框架应用。

7.熟悉荐系统各类算法，包括DCN、DeepFM,xDEEpFM、YoutubeNet、BPR、DIN、DSIN以及BERT4Rec算法落地。(加分项)

8.熟悉大模型相关原理，多模态原理，熟悉LLM与LORA下游任务微调等技术，以及langchain等工具，能根据现有大模型做微调如chatglm系列等，熟悉大模型提示工程。