AI算法工程师（采购数字化方向）

工作地点：深圳
岗位核心：聚焦散热制造业采购场景，搭建、训练、迭代AI算法模型，实现采购需求预测、智能询比价、供应商智能评级、风险预警等数转核心功能，助力采购全流程智能化升级。
岗位职责
1. 深度对接采购业务端，拆解散热行业物料采购（散热模组、热管、风扇、五金塑胶等）场景需求，将业务痛点转化为可落地的AI算法方案；
2. 负责采购核心AI模型研发：含时序预测模型（物料采购需求、价格波动预测）、NLP文本处理模型（报价单、合同、需求单信息抽取）、智能匹配模型（供应商-物料精准匹配、历史报价比对）、供应商智能画像与评级模型；
3. 完成采购全链路数据清洗、特征工程、模型训练、调优与部署落地，针对制造业采购小样本、数据不规范、行业周期性波动问题，优化模型泛化能力与准确率；
4. 配合AI开发工程师、数据工程师，完成算法接口封装、系统集成，保障AI模型在采购数转系统中稳定运行，对接现有ERP、SRM业务系统数据；
5. 监控上线模型运行效果，定期复盘业务数据，持续迭代优化算法，跟进采购数转项目落地进度，解决算法落地过程中的各类技术问题；
6. 梳理采购AI应用场景，挖掘新增智能化需求，搭建贴合散热制造业的采购算法体系。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、供应链大数据等相关专业，2年及以上AI算法研发相关经验，有制造业供应链、采购数字化算法落地经验优先；
2. 精通Python开发，熟练使用Pandas、Numpy、Sklearn、TensorFlow/PyTorch等数据处理与算法框架，具备扎实的机器学习、深度学习理论基础；
3. 精通时序预测算法（LSTM、Prophet、ARIMA、TimesNet等）、NLP文本挖掘、相似度匹配算法，了解向量数据库（Milvus/Qdrant）基础原理；
4. 具备数据治理、特征工程实战能力，能独立完成业务数据处理、模型训练与全流程调优，有采购需求预测、智能寻源、供应商评级项目经验优先；
5. 熟悉制造业ERP、SRM系统基础逻辑，理解采购全业务流程，具备良好的业务需求拆解与沟通能力，能快速对接业务端落地算法方案；
6. 具备较强的问题解决能力，做事严谨有责任心，适配制造业数转项目从0到1落地节奏，有散热、电子制造行业经验者优先。
加分项
1. 持有AI相关算法、大数据相关认证；
2. 有RAG应用、采购智能风控算法落地经验；
3. 熟悉Docker模型部署、RESTful API接口开发基础。