一、核心职责
1.探索大模型在养护方向的赋能场景，开发基于器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）或计算机视觉（CV）等各种已部署的大小模型落地到项目的解决方案。
2.完成模型工程化落地，提升系统性能和用户体验。
3.开发公司内部统一的算法应用框架，包括不限于A2A+MCP、RAG、Agent、Workflow、知识图谱等基础算法应用组件。
4..主导POC（概念验证）项目，快速验证技术可行性并输出可复用的方法论。
5.抽象通用算法能力，提供标准化接口，降低业务团队接入AI技术的门槛。
6.深入养护行业，挖掘大模型（如LLM、多模态模型）在预测性维护、故障诊断、自动化巡检、知识库构建等场景的落地机会。
二、任职条件
1.985/211统招本科学历，3-5年工作经验。
2.熟悉机器学习、深度学习的基本算法和原理， 精通Python，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）。
3.熟练掌握NLP（RAG、Agent、Prompt Engineering）或CV（目标检测、图像分割）领域主流技术和应用。
4.有完整的AI项目落地经验，包括数据处理、模型训练、服务化部署、监控告警全流程。
5.了解微服务架构，能设计高可用、可扩展的AI服务接口。
6.加分项：了解道路养护行业的业务流程、技术规范和常见问题。