工艺工程师-AI应用

1. 01

   AI Non-Native存量改造：负责样品部试制管理、质量管控、数据追溯等现有业务系统的智能化升级，低侵入接入大模型、智能分析等AI能力，实现流程提效、质量预警、数据自动分析，保障新旧系统稳定兼容、平滑迭代；

2. 02

   AI Native原生开发：围绕电池样品试制、工艺验证、可靠性测试、新品导入等场景，从零搭建AI原生应用，包括企业知识库、智能Agent、异常诊断、数据智能解析等系统，搭建部门智能化数字底座；

3. 03

   AI工程化落地：负责RAG检索、向量库搭建、Prompt优化、模型微调量化、AI推理服务部署与运维，优化AI服务响应速度与稳定性，满足样品试制高精度、高严谨的业务要求；

4. 04

   架构规划与技术沉淀：根据业务场景灵活选用存量改造或原生开发方案，统筹技术选型与架构优化；沉淀可复用AI组件与规范，推动部门AI能力标准化、体系化落地

1、5年及以上后端/AI应用研发经验，3年以上工业、制造业AI落地经验，有新能源锂电行业经验者优先；

2. 02

   同时具备AI Non-Native传统系统智能化改造和AI Native原生AI产品搭建实战经验，熟悉两种架构的落地逻辑与适用场景；

3. 03

   熟练使用Python/Go/Java任一开发语言，掌握微服务、分布式、容器化部署及CI/CD工程化能力；

4. 04

   精通RAG、智能Agent、工具调用、多轮对话，熟练使用向量数据库及LangChain等主流AI开发框架；

5. 05

   具备较强的工业系统集成能力，可独立解决存量系统AI改造中的兼容、数据适配、稳定性等问题；

6. 06

   拥有独立AI原生架构设计与项目落地能力，可独立对接跨部门团队，负责项目全流程迭代优化