职位名称：

AI开发工程师（Python）-深圳坂田

职位描述：

岗位职责：
通过AI技术增强团队在复杂规则处理、非结构化数据分析及自动化工具开发的能力，推动现有工具智能化升级，提升处理效率和业务场景适应性。
1分析业务需求，设计和实现AI驱动的解决方案，提升复杂规则处理及非结构化数据分析能力。
2针对实际业务场景完成AI模型的设计、训练、调优及集成，确保模型性能和业务需求匹配。
3与团队协作完成AI模块与现有工具链的无缝对接，优化数据处理、文档分析及自动化流程。

岗位要求：
1、Python编程能力
精通Python编程语言，熟悉常用库（NumPy、Pandas、Selenium、Django、Flask、OpenCV等），具备代码优化和工程化开发经验。
2、数据处理与特征工程
具备复杂数据（文本、图像、表格等）清洗、特征提取和结构化能力，熟悉非结构化数据（如PDF、网页、日志文件）的处理方法，能应对低质量或异构数据挑战。
3、AI框架与工具
熟练使用主流模型训练框架（如PyTorch、Transformers、Keras、TensorFlow等），熟悉模型训练、部署和调试全流程；
熟练使用主流模型应用开发部署框架（如LangChain、Ollama等）。
4、模型训练与调优
熟悉Qwen、ChatGLM、DeepSeek、BERT等预训练模型的应用与微调；
掌握监督学习、无监督学习及其基础算法，熟悉超参数优化（如Grid Search、贝叶斯优化等）、熟悉模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1、AUC-ROC等）；
 深入理解CNN、RNN、Transformer等模型原理。
5、AI自动化工具开发
 能将AI模型封装为可集成的模块，与现有工具链（如自动化脚本、数据库系统）无缝结合；
 能够基于LLM进行Agent应用开发，包括任务规划、反思、记忆、执行、对话管理、向量检索等；
 熟练进行Prompt 撰写和调优，能够根据业务诉求引导AI对生成的内容进行自动优化。
 熟悉检索增强生成（RAG）技术架构，能够结合向量数据库（如FAISS、Milvus、Pinecone）与大语言模型构建知识检索型应用。

办公地点：深圳龙岗坂田