職位名稱：AI（人工智能）應用工程師/AI 解決方案架構師 地點：蘇州 就業類型：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實的基礎的優秀候選人。 負責設計、部署和優化 AI 驅動的解決方案，包括 LLM、多模態 AI 模型、AI （ Agent）智能體和基于 RAG 的 AI 架構。在良好的企業氛圍下研究尖端 AI 技術并部署真實 AI 應用程序，共創輝煌。 崗位描述（主要職責） *開發和部署 AI 解決方案：設計、開發和實施 AI 模型，包括 LLM、多模態 AI 模型（語音、視頻、視覺處理）和 AI （ Agent）智能體。 *AI 模型集成和優化：微調、優化并將開源 AI 模型（例如 Hugging Face 的模型）集成到企業應用程序中。 *檢索增強生成 (RAG) 和微調：執行基于 RAG 的解決方案并使用微調技術優化 AI 模型。 *AI 基礎設施和部署：在（例如 AWS Amazon Q、Kendra 和 SageMaker）配置、部署和管理 AI 模型。 *框架和工具實施：利用 Langchain、LlamaIndex、CrewAI 和 Autogen 等 AI 框架構建自主 AI （ Agent）智能體和應用程序。 任職要求（學歷及教育背景要求）： 本科以上，人工智能、數據科學、機器學習和深度學習、計算機科學相關技術學科等相關專業。 已經取得AI/ML、AWS 或相關 AI 框架開發等資質認證的優先。 崗位要求（相關經驗及資質要求）： 具備 AI/ML相關開發和部署經驗。 在開發和微調 LLM、多模態 AI 模型和 AI 驅動的解決方案方面擁有豐富的經驗。 有 RAG、微調和基于云的 AI 部署（AWS、SageMaker、Amazon Q 等）的實踐經驗。 有使用開源 AI 模型并將其集成到企業應用程序中的經驗。 對 APIs、AI pipelines和端到端 AI 系統架構有深入的了解。 熟練掌握機器學習、深度學習框架（如TensorFlow/PyTorch），具備模型調優能力。 精通Python，熟悉C++/Java等工業級語言，能實現算法落地。 熟悉數據處理工具（Pandas/Spark），具備工業數據清洗與特征工程經驗。 了解工業自動化系統（如PLC/SCADA）接口開發，能實現AI與產線集成。 具備智能質檢（AOI圖像識別）、設備預測性維護、生產排程優化等場景的實戰經驗。 熟悉工業物聯網（IIoT）數據采集與處理，如時序數據分析、多傳感器融合。 具備工業級項目經驗優先，如通過AI降低線纜廢品率（案例：某企業通過視覺檢測將缺陷漏檢率降低至0.5%）。 熟悉工業通信協議（如MQTT、OPC UA）。 熟悉IoT數據采集、實時分析工具（如Hugging Face）。 具備自然語言處理能力，支持智能客服和交互式系統開發。 職業技能： 有獨立思考和工作的能力，也能適應團隊工作; 良好的分析問題、解決問題的能力; 出色的溝通和協作能力; 能跟進 AI/ML領域 的最新發展，并結合應用場景快速實驗調優。 具備以下行業能力優先： *軟件開發和 API 集成：使用 Flask 和 Streamlit 開發 AI 驅動的應用程序，確保與企業系統無縫集成。 *數據和特征性能處理：利用 Pandas、NumPy、scikit-learn 進行數據預處理、特征提取和分析。 *AI 模型部署和監測：通過強有力的模型監控、日志記錄和全方位評估以確保性能最佳。 生成式AI集成：需熟練調用OpenAI、DeepSeek等API，實現智能化工藝優化或缺陷檢測。 流程自動化：使用AI工作流平臺（如LangChain）編排生產流程，提升柔性制造能力。 質量管控：結合計算機視覺技術實現實時質檢，降低不良率。 熟悉工業數據采集（如SCADA系統）與邊緣計算部署； 具備制造業業務理解，如生產排程、設備管理、供應鏈協同等。 實時調度算法：需開發高效的機器人集群調度算法，優化分揀路徑和任務分配。 系統架構設計：熟悉分布式系統架構，具備高并發場景下的穩定性優化能力。 自動化協同：通過AI實現多設備（如AGV、機械臂）的協同作業，提升分揀效率。 動態避障技術：掌握自適應避障算法，確保復雜環境下的安全運行。 AI算法開發：需掌握機器學習（如PyTorch、TensorFlow）、深度學習框架，具備庫存預測、路徑優化等算法開發能力。