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職位名稱：AI（人工智能）應(yīng)用工程師/AI 解決方案架構(gòu)師 地點(diǎn)：蘇州 就業(yè)類型：全職 尋求在 Python、AI/ML 框架和基于云的 AI 解決方案方面擁有堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)的優(yōu)秀候選人。 負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、部署和優(yōu)化 AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案，包括 LLM、多模態(tài) AI 模型、AI （ Agent）智能體和基于 RAG 的 AI 架構(gòu)。在良好的企業(yè)氛圍下研究尖端 AI 技術(shù)并部署真實(shí) AI 應(yīng)用程序，共創(chuàng)輝煌。 崗位描述（主要職責(zé)） *開(kāi)發(fā)和部署 AI 解決方案：設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和實(shí)施 AI 模型，包括 LLM、多模態(tài) AI 模型（語(yǔ)音、視頻、視覺(jué)處理）和 AI （ Agent）智能體。 *AI 模型集成和優(yōu)化：微調(diào)、優(yōu)化并將開(kāi)源 AI 模型（例如 Hugging Face 的模型）集成到企業(yè)應(yīng)用程序中。 *檢索增強(qiáng)生成 (RAG) 和微調(diào)：執(zhí)行基于 RAG 的解決方案并使用微調(diào)技術(shù)優(yōu)化 AI 模型。 *AI 基礎(chǔ)設(shè)施和部署：在（例如 AWS Amazon Q、Kendra 和 SageMaker）配置、部署和管理 AI 模型。 *框架和工具實(shí)施：利用 Langchain、LlamaIndex、CrewAI 和 Autogen 等 AI 框架構(gòu)建自主 AI （ Agent）智能體和應(yīng)用程序。 任職要求（學(xué)歷及教育背景要求）： 本科以上，人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)技術(shù)學(xué)科等相關(guān)專業(yè)。 已經(jīng)取得AI/ML、AWS 或相關(guān) AI 框架開(kāi)發(fā)等資質(zhì)認(rèn)證的優(yōu)先。 崗位要求（相關(guān)經(jīng)驗(yàn)及資質(zhì)要求）： 具備 AI/ML相關(guān)開(kāi)發(fā)和部署經(jīng)驗(yàn)。 在開(kāi)發(fā)和微調(diào) LLM、多模態(tài) AI 模型和 AI 驅(qū)動(dòng)的解決方案方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)。 有 RAG、微調(diào)和基于云的 AI 部署（AWS、SageMaker、Amazon Q 等）的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 有使用開(kāi)源 AI 模型并將其集成到企業(yè)應(yīng)用程序中的經(jīng)驗(yàn)。 對(duì) APIs、AI pipelines和端到端 AI 系統(tǒng)架構(gòu)有深入的了解。 熟練掌握機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow/PyTorch），具備模型調(diào)優(yōu)能力。 精通Python，熟悉C++/Java等工業(yè)級(jí)語(yǔ)言，能實(shí)現(xiàn)算法落地。 熟悉數(shù)據(jù)處理工具（Pandas/Spark），具備工業(yè)數(shù)據(jù)清洗與特征工程經(jīng)驗(yàn)。 了解工業(yè)自動(dòng)化系統(tǒng)（如PLC/SCADA）接口開(kāi)發(fā)，能實(shí)現(xiàn)AI與產(chǎn)線集成。 具備智能質(zhì)檢（AOI圖像識(shí)別）、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)排程優(yōu)化等場(chǎng)景的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）數(shù)據(jù)采集與處理，如時(shí)序數(shù)據(jù)分析、多傳感器融合。 具備工業(yè)級(jí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先，如通過(guò)AI降低線纜廢品率（案例：某企業(yè)通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)將缺陷漏檢率降低至0.5%）。 熟悉工業(yè)通信協(xié)議（如MQTT、OPC UA）。 熟悉IoT數(shù)據(jù)采集、實(shí)時(shí)分析工具（如Hugging Face）。 具備自然語(yǔ)言處理能力，支持智能客服和交互式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。 職業(yè)技能： 有獨(dú)立思考和工作的能力，也能適應(yīng)團(tuán)隊(duì)工作; 良好的分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力; 出色的溝通和協(xié)作能力; 能跟進(jìn) AI/ML領(lǐng)域 的最新發(fā)展，并結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景快速實(shí)驗(yàn)調(diào)優(yōu)。 具備以下行業(yè)能力優(yōu)先： *軟件開(kāi)發(fā)和 API 集成：使用 Flask 和 Streamlit 開(kāi)發(fā) AI 驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，確保與企業(yè)系統(tǒng)無(wú)縫集成。 *數(shù)據(jù)和特征性能處理：利用 Pandas、NumPy、scikit-learn 進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和分析。 *AI 模型部署和監(jiān)測(cè)：通過(guò)強(qiáng)有力的模型監(jiān)控、日志記錄和全方位評(píng)估以確保性能最佳。 生成式AI集成：需熟練調(diào)用OpenAI、DeepSeek等API，實(shí)現(xiàn)智能化工藝優(yōu)化或缺陷檢測(cè)。 流程自動(dòng)化：使用AI工作流平臺(tái)（如LangChain）編排生產(chǎn)流程，提升柔性制造能力。 質(zhì)量管控：結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)質(zhì)檢，降低不良率。 熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)采集（如SCADA系統(tǒng)）與邊緣計(jì)算部署； 具備制造業(yè)業(yè)務(wù)理解，如生產(chǎn)排程、設(shè)備管理、供應(yīng)鏈協(xié)同等。 實(shí)時(shí)調(diào)度算法：需開(kāi)發(fā)高效的機(jī)器人集群調(diào)度算法，優(yōu)化分揀路徑和任務(wù)分配。 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：熟悉分布式系統(tǒng)架構(gòu)，具備高并發(fā)場(chǎng)景下的穩(wěn)定性優(yōu)化能力。 自動(dòng)化協(xié)同：通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)多設(shè)備（如AGV、機(jī)械臂）的協(xié)同作業(yè)，提升分揀效率。 動(dòng)態(tài)避障技術(shù)：掌握自適應(yīng)避障算法，確保復(fù)雜環(huán)境下的安全運(yùn)行。 AI算法開(kāi)發(fā)：需掌握機(jī)器學(xué)習(xí)（如PyTorch、TensorFlow）、深度學(xué)習(xí)框架，具備庫(kù)存預(yù)測(cè)、路徑優(yōu)化等算法開(kāi)發(fā)能力。