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一、核心職責(zé)
1.探索大模型在養(yǎng)護(hù)方向的賦能場(chǎng)景，開發(fā)基于器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）或計(jì)算機(jī)視覺（CV）等各種已部署的大小模型落地到項(xiàng)目的解決方案。
2.完成模型工程化落地，提升系統(tǒng)性能和用戶體驗(yàn)。
3.開發(fā)公司內(nèi)部統(tǒng)一的算法應(yīng)用框架，包括不限于A2A+MCP、RAG、Agent、Workflow、知識(shí)圖譜等基礎(chǔ)算法應(yīng)用組件。
4..主導(dǎo)POC（概念驗(yàn)證）項(xiàng)目，快速驗(yàn)證技術(shù)可行性并輸出可復(fù)用的方法論。
5.抽象通用算法能力，提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，降低業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)接入AI技術(shù)的門檻。
6.深入養(yǎng)護(hù)行業(yè)，挖掘大模型（如LLM、多模態(tài)模型）在預(yù)測(cè)性維護(hù)、故障診斷、自動(dòng)化巡檢、知識(shí)庫構(gòu)建等場(chǎng)景的落地機(jī)會(huì)。
二、任職條件
1.985/211統(tǒng)招本科學(xué)歷，3-5年工作經(jīng)驗(yàn)。
2.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的基本算法和原理， 精通Python，熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow/JAX）。
3.熟練掌握NLP（RAG、Agent、Prompt Engineering）或CV（目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割）領(lǐng)域主流技術(shù)和應(yīng)用。
4.有完整的AI項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、服務(wù)化部署、監(jiān)控告警全流程。
5.了解微服務(wù)架構(gòu)，能設(shè)計(jì)高可用、可擴(kuò)展的AI服務(wù)接口。
6.加分項(xiàng)：了解道路養(yǎng)護(hù)行業(yè)的業(yè)務(wù)流程、技術(shù)規(guī)范和常見問題。