研发工程师 （python工程师）

要求：

（一）学历与专业
1. 40岁以下，身体健康，本科及以上学历，计算机科学与技术.人工智能.机器学习.数据科学.电子信息等相关专业。
2. 熟悉AI算法核心原理，有3年及以上AI算法研发与项目落地经验。
（二）核心技术能力
1. 算法筛选与优化能力：精通至少1-2个AI技术方向（大模型应用/NLP/计算机视觉/数据分析），熟悉主流开源算法（如YOLO.BERT.LLaMA系列.FAISS等）的特性.适用场景及技术边界。能结合客户需求.自有技术栈（模型/组件/工具）与开源资源，快速完成算法选型，通过调参.模型蒸馏.特征工程.算子优化等方式，提升算法精度.速度.稳定性，适配客户业务场景（如工业质检.智能问答.能耗分析等）。具备算法轻量化能力，可针对边缘设备.高并发场景优化模型，满足低延迟.低资源占用需求。
2. POC测试全流程主导能力：能独立设计POC测试方案，明确测试目标.数据标准.评估指标（精度.召回率.推理速度等），搭建测试环境，编写测试脚本。主导POC测试执行，精准定位算法瓶颈（如误检漏检.推理耗时过长），快速迭代优化方案，输出具备说服力的POC报告，推动客户需求确认与项目立项。
3. 工程化与项目落地能力： 熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，掌握ONNX.TensorRT.OpenVINO等模型部署工具，能将算法模型封装为API/SDK，配合工程团队完成系统集成。有完整的AI项目落地案例，熟悉从需求分析.算法研发.POC验证.规模化部署到后期迭代优化的全流程，能应对实际场景中的复杂问题（如数据质量差.环境干扰.需求变更等）。
4. 需求理解与技术沟通能力：能精准解读外部客户业务痛点与AI需求，将客户非结构化需求转化为可落地的算法技术方案，清晰向客户.跨团队成员传递技术思路与项目进展。具备跨团队协作能力，可协调产品.工程.测试等资源，推动项目高效执行，确保算法方案落地效果满足客户预期。
（三）加分项
1. 有工业.能源化工.制造业等行业AI项目落地经验者优先，熟悉行业业务流程与场景痛点。
2. 参与过开源算法二次开发.自有算法平台搭建或模型工具链优化经验者优先。
3. 具备良好的技术文档撰写能力，能输出规范的算法设计文档.POC报告.部署手册。
4. 有大模型微调.工具调用.知识库构建等相关项目经验者优先。