数据与AI工程师

系统开发：参与蛋白业务数字化系统、接口及数据服务的设计、开发与维护，推进订单、生产、实验、设备及自动化流程的系统建设与集成。

后端与数据服务：参与数据库、API、任务调度、消息处理等后端服务开发，参与数据仓库、大数据处理及数据服务建设。

数据平台建设：参与数据与智能化平台建设，支持数据采集、清洗、建模、存储及实时处理。

AI 应用开发：参与 AI 模型、大模型及 Agent 能力的服务化与业务集成，开发分类、预测、异常检测、RAG 等应用。

数据分析与转化：使用 SQL、Python 和统计方法开展数据分析，将业务问题转化为数据、算法或 AI 工作流解决方案。

工程体系：参与测试、部署、监控、CI/CD 等体系建设，使用 AI 编程工具提升开发效率

硕士及以上，计算机、人工智能、数据科学、统计、数学、运筹学等相关专业优先。

熟悉 Java、Python、Go 等至少一种语言，具备扎实编程基础；熟练使用 SQL，熟悉 Git、Linux。

掌握机器学习和统计学基础，熟悉 Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow 等工具。

了解 REST API、Docker、Redis、消息队列；了解数据仓库、ETL 及 Spark、Flink、Kafka 等大数据技术。

熟悉主流大模型及 AI 工具，理解 RAG、Agent、Tool Use、Skill、Harness 等概念。

有 AI Agent、数据分析、机器学习、大模型应用或系统开发项目实践者优先。

具备良好的工程意识、逻辑分析能力和快速学习能力