AI大模型算法资深工程师

岗位描述：
1.参与智能制造中复杂场景（如生产运行分析、质量预测、设备故障诊断与优化控制等）的需求调研与分析，协助撰写技术方案，理解业务需求并提供数据支持及结果解释。
2.应用NLP、CV、多模态及大模型等技术，参与设计和开发智能化解决方案，负责大模型智能体与机器学习模型的研发，包括模型设计、训练、微调、评估及部署的基础工作。
3.熟悉模型预测控制（MPC）、多变量控制、自适应控制及优化控制算法研发与调试流程，运用回归、聚类、分类、时间序列分析等方法解决实际问题，提升算法准确性并优化模型性能。
4.负责编写和维护算法相关技术文档，包括原理、实现与实施细节，推动团队理解与应用，并参与知识产权申报，完成专利、论文编写及报奖材料准备。

一、工作经历与资历
1.具有3年以上人工智能算法研发相关领域工作经验，具备5年以上深度学习、或复杂系统建模工程化开发经验；
2.拥有大模型实战、工业级AI算法建模及流程工业（如化工/冶金/制药）大模型智能助手等项目落地经验者优先；
3.有Kaggle/KDD等顶级赛事获奖经历，或具备AI顶会论文发表、专利撰写及公布经验者优先。
二、专业技能
1.精通机器学习、深度学习、图像分析等理论基础和核心算法，熟练掌握回归、分类、聚类等机器学习算法原理，熟练掌握TensorFlow/PyTorch/Paddle等主流框架的工业化部署，熟悉Transformer、Diffusion Model等前沿架构；
2.深入掌握大模型（含大语言模型、时序大模型、多模态大模型等）预训练、领域微调、评估优化及分布式部署全流程，熟悉DeepSpeed/Megatron等框架；
3.精通智能体构建理论，尤其对多智能体协调有丰富应用经验；熟练掌握知识图谱、知识检索增强等知识；熟悉提示词使用经验；
4.具备C/C++高性能优化及CUDA编程能力，熟悉设计模式与代码规范，拥有丰富Python工程化开发经验；
5.掌握线性代数、概率统计、微积分和优化理论等数学基本原理，并能够灵活运用于算法研发；
6.熟练阅读NeurIPS/ICML/CVPR等AI顶会论文，具备国际会议报告或学术发表能力，主动跟进最新大模型发展进展，具备论文复现能力。
三、能力素质
1.对工业制造场景有深度理解，熟悉工艺机理与生产数据特点，具备流程行业智能化建设项目经验；
2.具备较强的学习能力、分析能力和解决问题能力，拥有良好的团队合作精神。