开发高级工程师

工作内容
智能体（Agent）开发
设计并开发面向工业场景的智能体（Agent）系统，实现生产调度、工艺优化等复杂任务的自主决策与闭环控制
构建多智能体协作框架，完成感知-决策-执行全链路的工程落地
大模型垂类适配
基于开源大模型（如Llama、Qwen、DeepSeek等）进行领域微调（SFT、LoRA、RLHF），注入化工/工业领域知识
设计RAG、GraphRAG方案，构建工业知识库，提升模型在专业场景下的准确性与可控性
算法模型开发
利用机器学习（回归、分类、聚类）、深度学习（CNN、LSTM、Transformer）算法，构建质量预测、设备故障诊断、工艺参数优化等模型
基于时序数据、图像数据（如工业质检图像）进行特征提取与建模
工程化落地
将AI模型封装为稳定、可扩展的服务，与MES、SCADA等工业系统对接
持续跟踪模型上线后的效果，建立模型迭代与回退机制

任职条件
基本条件
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、化工、数学等相关专业
5年以上算法开发经验，有工业制造/新能源领域项目经验者优先
技术能力
熟练掌握Python/C++，熟悉主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
熟悉机器学习经典算法（XGBoost、随机森林、SVM等）、深度学习模型（CNN、LSTM、Attention、Yolo等）和强化学习模型（DQN、GRPO、PPO等）
熟悉大模型微调技术，有实际微调经验
了解智能体相关技术，有Agent开发经验者优先
熟悉向量数据库、RAG、GraphRAG和知识图谱技术栈
行业与场景理解
理解工业生产数据的特性（如高噪声、强耦合、时序相关性），能进行针对性的数据预处理和特征工程
熟悉以下至少一个场景：智能排产与调度优化、工艺参数优化（如收率预测与控制）、工业视觉质量检测
了解化工/制造业基本工艺流程（精馏、反应、烧结等）者优先，能够与工艺工程师有效沟通需求
加分项
有排产优化相关经验（如基于强化学习、启发式算法的APS系统开发）
有工业质检（计算机视觉方向）项目落地经验
有完整的LLM Agent从0到1落地经验
了解工业通信协议（如OPC UA、Modbus）及MES系统
在顶级会议（NeurIPS、ICML、KDD等）或工业AI领域有论文发表
熟悉Docker、Kubernetes等容器化部署技术