1、本科及以上學歷，碩土及博士優先，計算機科學與技術、電子工程、通信、物聯網、自動化、統計學、數學、物理學等相關專業；
2、對常用機器學習算法有深入理解，能夠為業務設計相應的模型和策略，并推動落地;
3、開發和維護用于訓練、評估和部署AI模型的工具和平臺；
4、參與構建和管理CI/CD（持續集成/持續部署）流水線，自動化軟件發布流程；
5、為AI應用提供技術支持，解決上線后的故障和問題；
6、研究和引入新的AI框架和技術，保持技術的先進性和競爭力；
7、撰寫詳細的開發文檔和技術說明，支持內部培訓和用戶使用；
【任職要求】：
1、熟悉NLP算法，尤其LLM as Agent技術，具備較強編程能力；
2、熟悉使用Pytorch, Tensorflow, Keras, Caffe、Scikit-learn、Deepspeed等一種或多種開源的深度學習框架，有實際項目經驗；
3、熟悉決策樹、邏輯回歸、關聯分析、GBDT、貝葉斯、隨機森林、SVM算法等算法,并能應用算法解決業務問題；
4、對深度學習、強化學習、知識圖譜、時序預測、大模型等技術有較深的理解，對工業場景有一定了解；
5、數據倉庫建設，數據集成，數據管理的架構，熟悉大數據框架Hadoop、Spark、 Flink、Storm、 Hbase等
6、熟練掌握至少2種編程語言，如Python, Java, C++等，JAVA、Python至少要有5年以上的實際項目經驗；
7、Java基礎扎實，掌握JVM原理，精通多線程，并發，反射等基礎知識，熟悉SpringCloud框架；
8、掌握MySQL、Redis、ElasticSearch等數據存儲組件，知道如何進行存儲選型和慢查詢性能優化
9、精通Hadoop生態系統（HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Spark等）；
10、熟練使用python（包括Fastapi、Flask、Django等框架），熟悉OOP開發，線程/進程/鎖等概念
11、具備良好的數據庫知識，熟悉SQL和NoSQL數據庫的使用；
12、有容器化（Docker, Kubernetes）和微服務架構的經驗者優先；
13、跟蹤前沿技術動態，熟悉AI、大模型、RPA、IRPA及智能體等前沿技術，評估并推動技術在業務場景中的落地應用。
14、有大模型相關的應用或項目開發、落地經驗，掌握RAG、Prompt調優等技能；
15、熟悉主流大模型，如ChatGPT、LLaMA、DeepSeek、通義千問等，對模型背后的原理和差異有一定的理解；
16、基于LangChain框架開發AI應用，包括但不限于AI聊天機器人、智能問答系統、知識庫構建、RAG流程優化等。