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        "requirements_text": "C/C++\n机器学习\n图像算法\n大模型算法\n大数据处理框架(Spark/Hadoop/Hive)\n融合感知算法\n模型加速/性能优化\nPython\n【岗位职责】\n1. 负责机器学习 / 大模型算法的技术调研与方案设计：根据业务任务在规则、现成模型、提示词工程、检索增强（RAG）、微调、⾃训练等技术路线中做出选型，并⽤真实业务事件构建评测集，以评测结果决定⽅案是否上线。\n2. 理解公司业务场景（AI-CAM 自动编程、MOM 智能管控、加工异常诊断等），将 AI 算法转化为可落地的技术⽅案：完成数据预处理与特征工程、算法选型与模型优化，并按企业数据与部署要求完成受控部署、版本管理、监控与回退（是否完全离线由实际部署环境决定）。\n3. 依据评测结果提出算法迭代计划，与产品经理及各模块负责人协同实施，持续跟踪上线后的真实效果并闭环改进。\n4. 撰写算法设计文档、技术调研报告、模型训练与评测报告，配合公司其他部门完成算法模块的集成与联调，沉淀技术经验与方法论。\n【任职要求】\n1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业。具备3年及以上相关经验。\n2. 扎实掌握机器学习基础理论；重点考察大模型相关能力：文档 / 视觉理解、多模态模型应用、结构化输出控制、误差分析与工程集成。\n3. 熟练使用至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow），具备模型微调、调参优化与效果评估的实操能力；熟悉提示词工程、RAG 等大模型应用技术路线者优先。\n4. 精通 Python，熟悉 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等数据处理与机器学习库；\n5. 具备良好的数据敏感度与分析能力，能独立完成数据预处理、特征工程及模型效果评估；能与工艺、质量等业务人员协作，建立标注规范、基准样本和数据质量流程。\n6. 对 AI 算法工业落地有较强热情，能够额外投入时间学习业务上下游知识，包括工业软件、制造业相关领域；有计算机图形学和制造业相关经验者优先。\n7. 具备较强的问题解决能力与沟通协作能力，能够清晰表达技术思路与方案，与跨部门团队高效配合、推动项目进展。\n8. 能将模糊需求转化为清晰技术方案，能用非技术语言向业务相关方解释技术决策。\n9. 具备较强的学习能力与创新意识，对 AI 领域新技术、新方向保持关注与探索热情。\n【加分项】\n1. 强化学习、图神经网络（GNN）等方向的实践经验；\n2. C++、NX Open 二次开发、pybind / nanobind 联合编程经验；\n3. 私有化大模型部署与微调经验；Agent 编排、RAG、评测体系建设等生产级 LLM 应用落地经验；\n4. 计算机图形学、几何算法或制造业（工艺、设备、质检）数据经验。",
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