1.制定企业级AI技术路线图，结合国家战略（如“AI+”专项行动）与行业需求，主导金融、医疗、制造等领域的AI应用场景规划;
2.推动大模型、多模态AI等技术在核心业务中的落地，例如政务服务、供应链优化、工业质检等，确保技术ROI提升20%以上;
3.领导团队开展前沿算法研究（如Transformer架构优化、强化学习应用），主导AI系统架构设计，确保高并发、高可用的技术部署;
4.探索AIGC（人工智能生成内容）、智能体（Agent）等技术在数字化服务中的应用，如智能客服、自动化报告生成等;
5.制定AI技术路线图，主导计算机视觉（目标检测、图像分割、3D重建）和机器学习（强化学习、联邦学习）在能源、医疗、制造等领域的应用规划
6.推动多模态大模型（如图文音融合技术）在智能质检、供应链优化等场景的落地，设计高并发、低延迟的分布式系统架构
7.主导工业级CV算法研发（如YOLOv11、Mask R-CNN优化），解决复杂场景下的缺陷检测、姿态估计等问题，精度要求≥95%
8.构建边缘计算视觉系统，支持ARM/RISCV芯片的模型轻量化部署（量化/剪枝技术）
任职要求：
（一）NLP（含大模型）算法工程师
1.计算机科学、人工智能、数学或相关领域211以上本科学历，5年以上AI研发经验，其中3年团队管理经验，CAIE Level II认证优先考虑;
2.精通PyTorch/TensorFlow框架，具备大模型微调（如LLaMA、GLM）、分布式训练（如DeepSpeed）经验；熟悉多模态融合技术（文本/图像/视频）;
3.有大规模文本处理、大模型训练部署经验，能应对技术挑战，主导过行业标杆级NLP产品或大模型项目，获得市场应用高度认可，熟悉行业数据规范与合规要求;
（二）视觉算法工程师
1.计算机视觉/机器学习方向211本科以上学历，8年研发经验（含3年团队管理），CAIE Level II认证优先考虑;
2.精通OpenCV/PyTorch，掌握Transformer架构优化（如Swin Transformer变体），熟悉XGBoost/LightGBM集成方法
3.需具备如基于深度学习的钢板表面缺陷检测（需提供算法测试报告）、医学影像分割（DICOM数据标注经验）、反欺诈模型（AUC≥0.9）等行业经验
4.出色的跨学科沟通能力，能向非技术高管清晰阐释AI价值（如用ROI分析替代技术术语）;