22254-AI工程师
Emplacement Shanghai, Municipalité de Shanghai, Chine Date de publication 16 juin 2026 ID de l'offre 22254- 需求与方案落地:对接业务需求,拆解 AI 功能场景,输出技术方案、排期规划与落地路径;跟踪 AI 功能上线效果,建立数据闭环,持续迭代优化。
- 模型全流程研发:负责 AI 模型调研、选型、训练、微调及部署落地,保障模型效果与工程化交付。
- AI 应用系统开发:参与 AI 应用架构设计与开发,包括提示词工程、RAG、Agent、模型推理优化、服务化封装与 API 化输出。
- 数据与特征工程:负责数据清洗、标注、特征工程、数据集构建与质量管控,保障数据供给与数据质量。
- 性能与成本优化:持续优化模型效果、吞吐、延迟与成本,解决稳定性、准确性、性能瓶颈问题。
- 技术沉淀与基建:跟踪 AI 前沿技术并落地业务;参与团队 AI 技术栈建设,沉淀最佳实践、组件库与技术文档,支撑团队高效交付。
- 其他相关工作:根据业务需要,承担 AI 相关研发、支撑与专项任务。
- 教育背景
- 研究生及以上学历,计算机,软件工程、电子信息、自动化、数学、AI相关专业。
- 专业技能和能力要求
- 熟悉常用机器学习,深度学习算法,精通时序数据建模,时间序列预测,时序异常检测,能够针对环境时序信号做特征挖掘,趋势建模与误差规律分析。
- 具备环境感知建模,系统辨识,误差建模,自适应校正相关算法基础,能够基于环境干扰因子构建影响机理模型,实现测量误差拟合,补偿与动态参数调优。
- 熟悉嵌入式/边缘端AI部署基本流程,能适配资源受限设备完成机器学习模型落地与可靠推理。
- 熟练掌握Python编程,了解常用机器学习框架,具备数据清晰,特征工程,实验对比,模型评估,结果复盘完整流程能力。
- 加分项
- 有仪器仪表,工业测控,传感器信号处理相关项目经验。
- 有RAG,时序大模型,小样本学习,分布泛化/鲁棒建模实践。
- 了解信号处理基础(滤波,频谱分析,传感器数据预处理)。
- 有嵌入式,边缘端模型部署,版本管理实战经验。
- 其他要求
- 对从事软件开发工作充满热情,具备扎实的技术钻研能力和出色的分析与解决问题的能力。
- 具备敏捷开发方法的实践经验,拥有良好的沟通与协作能力,推动团队高效协作和持续改进。
- 思维活跃,有创新意识和强烈的进取心,能够辅导团队成员开展工作。
- 积极主动,具备务实精神和钻研的工作态度。
- 良好的英文听说读写能力,能够支持国际化工作环境。
- 有竞争力的薪酬福利
- 国际化的工作环境与多元化团队氛围
- 在世界领先的公司尝试有趣并具有挑战性的工作
- 完善的培训与职业体系
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