人工智能工程师（27届校招+中国业务）(J16259)

负责大语言模型（LLM）、AI Agent、RAG知识库等技术在研发、制造、质量、设备、供应链及经营管理场景中的需求分析、方案设计、开发实施与持续优化，建设可复用的企业智能应用能力，推动人工智能与业务流程融合。 主要岗位职责：

1. 01

   业务需求分析与应用规划 深入业务现场，梳理知识检索、设备故障诊断辅助、质量分析、报告生成等应用需求，评估技术可行性、数据条件和投入产出，制定应用场景清单、优先级及实施计划。

2. 02

   技术选型与方案设计 开展大模型、智能体框架及知识检索技术的选型与验证，设计模型部署、数据处理、系统集成和权限管理方案，明确性能、成本及安全要求。

3. 03

   企业知识库建设 联合业务部门梳理设备手册、维修记录、工艺文件及质量规范，建立文档解析、数据清洗、知识切分、检索与更新机制，提升知识问答的准确性、可追溯性和时效性。

4. 04

   智能体及应用开发 开发智能问答、故障排查辅助、文档审核、数据分析及报告生成等应用，完成提示词设计、工具调用与任务流程编排，为关键业务操作设置人工确认和异常处理机制。

5. 05

   技术研究与协同推进 跟踪大模型与智能体技术发展，开展新技术验证，协同业务、信息化及外部供应商推进项目，管理技术问题、实施进度和交付质量。

1. 01

   有制造业、新能源、汽车、锂电池、工业互联网等行业AI项目经验；

2. 02

   有设备故障诊断、预测性维护、质量分析、工艺优化、机器视觉等工业AI项目经验；

3. 03

   有企业级AI知识库、智能问答、Copilot或AI Agent实际生产环境落地经验；

4. 04

   有大模型私有化部署、模型微调、LLM评测及推理性能优化经验。