重点：必须要有实际项目模型训练经验，无经验无投
1、本科及以上学历，硕土及博士优先，计算机科学与技术、电子工程、通信、物联网、自动化、统计学、数学、物理学等相关专业；
2、对常用机器学习算法有深入理解，能够为业务设计相应的模型和策略，并推动落地;
3、开发和维护用于训练、评估和部署AI模型的工具和平台；
4、参与构建和管理CI/CD（持续集成/持续部署）流水线，自动化软件发布流程；
5、为AI应用提供技术支持，解决上线后的故障和问题；
6、研究和引入新的AI框架和技术，保持技术的先进性和竞争力；
7、撰写详细的开发文档和技术说明，支持内部培训和用户使用；
【任职要求】：
1、熟悉NLP算法，尤其LLM as Agent技术，具备较强编程能力；
2、熟悉使用Pytorch, Tensorflow, Keras, Caffe、Scikit-learn、Deepspeed等一种或多种开源的深度学习框架，有实际项目经验；
3、熟悉决策树、逻辑回归、关联分析、GBDT、贝叶斯、随机森林、SVM算法等算法,并能应用算法解决业务问题；
4、对深度学习、强化学习、知识图谱、时序预测、大模型等技术有较深的理解，对工业场景有一定了解；
5、数据仓库建设，数据集成，数据管理的架构，熟悉大数据框架Hadoop、Spark、 Flink、Storm、 Hbase等
6、熟练掌握至少2种编程语言，如Python, Java, C++等，JAVA、Python至少要有5年以上的实际项目经验；
7、Java基础扎实，掌握JVM原理，精通多线程，并发，反射等基础知识，熟悉SpringCloud框架；
8、掌握MySQL、Redis、ElasticSearch等数据存储组件，知道如何进行存储选型和慢查询性能优化
9、精通Hadoop生态系统（HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Spark等）；
10、熟练使用python（包括Fastapi、Flask、Django等框架），熟悉OOP开发，线程/进程/锁等概念
11、具备良好的数据库知识，熟悉SQL和NoSQL数据库的使用；
12、有容器化（Docker, Kubernetes）和微服务架构的经验者优先；
13、跟踪前沿技术动态，熟悉AI、大模型、RPA、IRPA及智能体等前沿技术，评估并推动技术在业务场景中的落地应用。
14、有大模型相关的应用或项目开发、落地经验，掌握RAG、Prompt调优等技能；
15、熟悉主流大模型，如ChatGPT、LLaMA、DeepSeek、通义千问等，对模型背后的原理和差异有一定的理解；
16、基于LangChain框架开发AI应用，包括但不限于AI聊天机器人、智能问答系统、知识库构建、RAG流程优化等。