AI开发工程师-OCR

一、学历与专业要求
本科及以上学历，专业为计算机科学与技术、数学、人工智能、数据科学与大数据技术、统计学、电子信息工程、自动化等相关专业。
二、项目交付经验要求
具备至少3个完整信息化项目全流程交付经验，且在项目中担任技术类负责人角色（如技术主管、核心技术负责人等）。需主导项目技术方案制定、技术团队协调、关键技术难题攻克及项目技术质量把控，确保项目按要求落地交付。
三、编程与项目实施能力要求
具备扎实的编程技术能力，熟练掌握至少2门主流编程语言（如Python、Java、C++等）；能够独立完成需求调研与分析、系统架构设计、核心模块代码编写（覆盖移动端、PC Web端、后台服务、数据库脚本开发等全场景）；具备独立牵头完成信息化项目从需求到上线全流程实施的能力，可有效应对项目中的各类技术与流程问题。
四、AI专业知识与沟通能力要求
熟悉全球主流AI相关技术实施知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术的原理与落地流程；深入了解AI产品的功能需求梳理逻辑、技术实现路径及性能优化方法；具备优秀的沟通表达能力，能够流利且清晰地向用户传递AI技术与传统信息化在技术架构、实现逻辑、应用效果等方面的核心差异，同时精准告知项目实施过程中的潜在风险及应对方案，引导用户建立合理预期。
五、核心技术框架与专项能力要求
1. 熟悉OCR（光学字符识别）技术体系，掌握主流OCR引擎（如Tesseract、百度智能云OCR、阿里云OCR等）的部署与二次开发，具备针对身份证、票据、表单等特定场景的OCR模型优化及应用落地经验；
2. 深入了解大模型技术生态，包括Transformer架构原理，熟悉至少1种主流大模型（如GPT系列、LLaMA系列、文心一言、通义千问等）的微调、部署及应用开发，具备大模型与业务场景结合的方案设计能力，掌握提示词工程核心技巧；
3. 掌握视频AI核心技术，包括目标检测、行为识别、视频追踪、图像分割、视频内容审核等，熟悉相关技术框架（如OpenCV、YOLO、FastR-CNN、MMDetection等），具备视频AI项目（如智能监控、视频分析系统等）的技术实施经验；
4. 熟悉主流AI开发框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等）及大数据处理技术（如Hadoop、Spark、Flink等），能够基于业务需求完成数据预处理、模型训练、评估及部署上线；
5. 具备自然语言处理（NLP）相关技术应用能力，熟悉文本分类、实体识别、语义理解、机器翻译等常见任务的实现逻辑，有相关项目开发或落地经验者优先。
六、其他要求
1. 具备较强的问题解决能力、逻辑思维能力及学习能力，能快速跟进AI领域前沿技术并应用于实际工作；
2. 具备良好的团队协作精神及责任意识，能承受一定的项目压力；
3. 有AI相关技术专利、核心期刊论文或大型技术竞赛获奖经历者优先；