AI人工智能工程师

工业专属大模型研发与迭代：针对离散制造、流程制造场景，负责工业大模型的微调、对齐、领域适配，摒弃通用大模型优化逻辑，重点适配生产工艺、品质管控、车间生产、设备运维工业专业语义。

制造核心场景算法落地：独立负责生产排程智能优化、制程良率分析与提升、生产异常智能决策三大核心场景算法迭代，通过数据建模、模型推理，解决人工排程低效、良率波动、异常误判等生产难题。

工业知识库体系搭建：基于工厂工艺文档、制程SOP、历史异常案例、设备运维手册、质检标准，搭建结构化工业制造专属知识库，实现工艺知识、品质知识、生产经验的AI沉淀、智能检索与复用。

模型效果专项优化：针对工业场景低容错特性，优化大模型精准度、专业性、可靠性，解决工业模型幻觉、专业术语识别偏差、生产决策不合理等问题，保障模型输出可直接指导车间生产。

项目落地复盘沉淀：跟进工厂试点落地全流程，迭代优化算法方案，沉淀良率管理、智能排程、生产决策标准化工业AI解决方案，形成可复制的落地案例。

领导交办的其他工作任务。

本科及以上学历，硕士优先，计算机、人工智能、工业工程、大数据等相关专业，具备工业大模型落地经验。

精通大模型微调（SFT/LoRA/QLoRA）、RAG检索增强、Prompt工程、模型对齐技术，有制造业场景落地案例者优先。

硬性加分核心能力：有生产排程优化、制程良率分析、生产异常决策、工业知识库搭建任意一项及以上真实项目落地经验。

熟悉工业制造基本流程，了解工厂生产、质检、工艺、排程、良率管控基础逻辑，能够结合生产业务痛点优化算法模型。

熟悉主流深度学习框架，具备独立算法建模、模型调优、效果评测、场景落地闭环能力。

具备有工业大模型、工业智能体，在生产排程、决策优化、良率管理、知识库等生产制造方面有实践案例。

接受项目制出差，具备较强的抗压能力。