更新于 2月11日

AI算法工程师

2-4万·14薪
  • 上海闵行区
  • 3-5年
  • 硕士
  • 全职
  • 招1人

职位描述

深度学习图像算法大模型算法XLNetBERTRoBERTaLeNet-5VGGNetCLIPTransformerResNetLSTM自然语言处理搜索/推荐算法知识图谱PyTorchTensorFlowPythonC++RAGAGENTVIBECODING人工智能新能源
一、岗位定位:
面向光伏智能制造与智慧能源领域,负责将人工智能技术(包括但不限于大模型/RAG、机器学习、计算机视觉)与核心业务深度融合,从事算法研发、系统搭建与工程化落地,以提升生产效率、优化工艺、实现智能运维与决策。
二、核心技能(根据方向有所侧重)
A. 大模型与RAG应用方向:
• 技术框架: 熟悉LangChain、Llama-index等LLM应用开发框架,能够灵活构建RAG流程与智能体(Agent)工作流。
• 模型与部署: 熟悉主流大模型(如GPT系列、国产主流模型)的API调用、微调与推理部署。有使用vLLM、SGLang等推理优化框架或FastAPI/Flask进行模型服务化的经验。
• 检索系统: 理解RAG全链路,包括文本切片、向量模型(如Sentence-BERT)选型、向量数据库(如Milvus、Chroma)使用,并能优化检索精度。
• 行业结合: 具备将大模型应用于企业知识库、智能问答、故障诊断、工艺文档分析等工业场景的思维和能力。
B. 机器学习/深度学习/CV方向:
• 算法基础: 扎实的机器学习、深度学习理论基础,熟悉常见模型(如CNN、RNN/LSTM、Transformer、SVM、GBDT等)的原理与应用。
• 工业AI技能: 掌握时序数据分析、预测性维护(PHM)、故障诊断、缺陷检测、良率预测、工艺参数调优等相关算法经验。
• 框架与工具: 熟练掌握PyTorch或TensorFlow至少一种深度学习框架。了解模型部署工具链,如ONNX、TensorRT、Docker等。
• 工业通信(加分项): 了解工业通讯协议(如OPC UA、Modbus TCP、MQTT),并能将AI分析结果与PLC、SCADA等工业系统集成为佳。
三、 综合能力
1. 快速学习与Vibe coding: 核心要求。 对AI技术前沿有强烈兴趣和快速学习能力,能迅速将新技术、新论文转化为可运行的原型代码(PoC),并推进至工程化落地。具备“从0到1”和“从1到N”的全流程实践意愿与能力。
2. 解决问题与创新能力: 逻辑思维清晰,具备优秀的分析问题和解决问题的能力。敢于面对工业场景中的模糊需求和复杂挑战,提出创新性技术方案。
3. 沟通协作与工程落地: 具备良好的跨部门(如与工艺、设备、IT运维团队)沟通能力,能将技术语言转化为业务语言。注重代码的模块化、可复用性和系统效率。
4. 抗压与责任心: 能适应制造业快节奏和项目攻关压力,对交付成果有高度责任感,具备良好的团队合作精神。

工作地点

上海闵行区晶科中心申长路1466弄1号

职位发布者

兰德朕/人事经理

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晶科能源(股票代码:688223)是一家全球领先的光伏组件和储能产品制造企业,以“改变能源结构、承担未来责任”为使命,加速推动全球向可持续能源转变,应对人类最迫切的气候变化之挑战。位列胡润50强、财富中国500强、《麻省理工科技评论》全球50家最聪明公司。截至到2024年末,6次登顶全球组件销量桂冠,成为全球首家累计出货量超过100GW、200GW、300GW企业,全球市占率 15%,前10大光伏市场中8个位列市占第1。
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