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职位介绍: 岗位一：AI数据工程师岗位职责： 1.负责企业AI项目所需数据的全生命周期管理，包括数据采集、清洗、标注、质检与入库 2.建立并维护数据治理体系，制定数据标准规范，推动多源异构数据的标准化、关联化、结构化 3.构建和维护高质量领域数据集，支撑大模型训练、微调及RAG知识库建设 4.设计数据标注流程与质量控制机制，确保标注数据的准确性、一致性和可追溯性 5.搭建数据管道（Data Pipeline），实现数据的自动化采集、处理和分发 6.协同业务部门梳理数据资产，建立企业级数据目录和知识图谱 7.负责数据安全合规管理，落实数据分级分类、脱敏处理与权限管控任职要求： •研究生及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、信息管理等相关专业 •2年以上数据工程/数据治理相关工作经验，有制造业或军工行业经验者优先专业技能： •熟练掌握Python/SQL，具备大规模数据处理能力（Pandas、Spark等） •熟悉数据治理方法论（DAMA/DCMM等），了解数据质量管理、元数据管理、主数据管理 •熟悉向量数据库（Milvus/Weaviate/Faiss等）和RAG技术栈，有知识库建设经验 •了解NLP基础，能进行文本数据清洗、分词、实体抽取等预处理工作 •熟悉数据标注工具（Label Studio、Doccano等），有标注规范制定和标注团队管理经验 •了解数据湖/数据中台架构，熟悉ETL流程和数据管道设计加分项： •有军工涉密数据处理经验，了解军工数据安全合规要求 •有大模型训练数据（预训练/SFT/RLHF）准备经验 •了解知识图谱构建（Neo4j/知识抽取/本体建模） •有制造业PDM/ERP/MES等系统数据对接经验岗位二：AI应用开发工程师岗位职责： 1.负责企业AI应用场景的技术方案设计与开发落地，包括但不限于智能问答、文档理解、知识检索、辅助决策等 2.基于大语言模型（LLM）构建AI Agent应用，实现AI与业务系统的深度集成 3.开发和优化RAG系统，包括文档解析、向量化、检索策略优化、答案生成与溯源 4.负责AI模型的选型、评测、微调（Fine-tuning）和部署优化 5.通过Function Calling、MCP协议等方式实现AI Agent与企业内部IT系统的对接 6.设计AI应用的前后端架构，确保系统的可扩展性、安全性和高可用性 7.参与AI应用场景的需求分析，将业务痛点转化为可落地的技术方案 8.建立AI应用的评测体系，持续跟踪模型效果并迭代优化任职要求： •研究生及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业 •2年以上AI应用开发经验，有大模型应用（LLM Agent）实际落地项目经验 •有制造业信息化或工业软件背景者优先专业技能： •精通Python，熟悉FastAPI/Flask等Web框架，具备完整的全栈开发能力 •深入理解LLM原理与应用架构（Prompt Engineering、RAG、Function Calling、Agent框架） •熟练使用主流LLM API（OpenAI/Anthropic/国产大模型等），了解各模型能力边界 •熟悉LangChain/LlamaIndex/Dify等LLM应用开发框架 •具备向量数据库实战经验（Milvus/Weaviate/Chroma等） •熟悉容器化部署（Docker/K8s），有GPU推理服务部署经验（vLLM/TGI/TensorRT-LLM等） •了解传统软件开发流程，能实现AI能力与PDM/ERP/OA等企业系统的集成加分项： •有AI Agent工作流编排经验（多Agent协作、工具调用链路设计） •有OCR、文档理解、多模态模型应用经验 •了解MCP协议、A2A协议等Agent互操作标准 •有RPA+AI融合开发经验 •了解军工行业信息安全要求，有私有化部署经验补充：一：数据工程师：管数据，解决 AI 的数据来源、质量、合规、自动化加工问题；二：AI 应用开发工程师：做应用，基于大模型开发能对接工业业务系统的可用 AI 工具；三：AI 专业负责人：定方向 + 管团队 + 控全局，统筹企业 AI 战略、技术、项目、数字化变革落地

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：机械/设备,电气机械/器材

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