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职位介绍: 公司总部在江苏常州，上海也有AI具身的办公室岗位职责： 1、围绕工业具身智能场景开展神经网络模型的设计与优化，完成大模型相关算法的工程化部署开发，适配边缘端工业设备的运行要求；参与 AI平台中工业智造场景的AI能力搭建，基于现有VLA/LWM通用具身智能成果完成适配调优，为具身智能工作站提供基础AI能力支撑。 2、配合跨团队完成AI模型的快速验证与原型落地，打通3D模型到物理实体的端到端AI链路，助力数字世界与物理实体的协同闭环实现；聚焦模型轻量化技术开展研究与落地，结合 AI平台的业务特性优化算法性能，让工业AI大脑能在具身机器人端高效稳定运行。 3、A技术融合与优化：将人工智能技术，特别是大语言模型(e.g. DeepSeek, OpenAl, Qwen)，融入公司业务团队的开发测试流程，提升产品研发效率和质量。 - 自动化工具开发：开发AI辅助工具，如代码审查工具、自动测试用例生成工具、性能瓶颈分析工具等，提高研发测试的自动化程度。 - 数据处理与分析：利用大模型和AI工具处理大量研发测试数据，包括代码、测试用例、测试执行日志等，优化数据处理流程。 4、AI知识库系统构建 -知识库设计：设计和构建高效、准确的AI知识库系统，支持业务部门的专业知识生成和服务。 - RAG系统开发：构建和优化RAG(Retrieval-Augmented Generation) 系统，实现从知识库中快速准确地检索相关信息，并生成高质量的业务文档和回答。 5、AI辅助工具平台开发 -工具平台设计：设计和开发A1辅助工具平台，提供统一的接口和工具集，支持多种AI应用。 - 用户支持：为业务部门提供技术支持，确保AI工具平台的稳定运行和高效使用。 6、技术解决方案制定 - 技术选型：根据项目需求，选择合适的大模型和技术框架，确保技术选型的合理性。 -架构设计：设计系统的整体架构，确保系统的可扩展性、可维护性和高性能。 - 数据处理策略：制定数据处理策略，确保数据的准确性和一致性，优化数据流和存储方案。 7、项目管理和团队协作 - 需求分析：与业务部门紧密合作，理解业务需求，提供技术解决方案。 - 项目管理：跟踪项目进度，确保按时交付高质量的AI系统。 -团队协作：与团队成员协作，分享知识和经验，推动团队整体技术水平的提升。岗位要求：教育背景：计算机科学、人工智能、数据科学或相关领域的硕士及以上学历。专业技能： 1、 AI理论基础：深厚的A理论基础，熟悉机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的技术和研究进展。 2、大模型应用：熟悉大模型（如Transformer架构）的原理和特点，有实际应用和优化大模型的经验。 3、 RAG系统开发：有构建和优化RAG系统的经验，熟悉检索和生成模型的设计与实现。 4、 DevOps流程：熟悉自动化DevOps流程，有CI/CD工具（如Jenkins、GitLab CI/CD)的使用经验。 5、数据处理：熟练使用数据处理和分析工具（如Pandas、NumPy、SQL)，有处理大规模数据的经验。 6、、精通Python，熟悉C++与Linux开发环境，熟练使用PyTorch/TensorFlow等主流深度学习框架，具备扎实的数据结构、神经网络设计与代码工程化能力，重视代码规范与调试优化。 7、深入理解Transformer架构与多模态建模，熟悉VLA/VLM（如OpenVLA、RT-2、Pi0等）或LWM等通用具身智能模型原理，了解模仿学习（BC、ACT、Diffusion Policy）与强化学习（PPO等）基本范式，能基于现有成果完成工业场景适配与调优。 8、具备大模型工程化部署能力，掌握模型量化、剪枝、蒸馏、算子加速等轻量化技术，熟悉TensorRT、ONNX Runtime等推理引擎，有NVIDIA Jetson等边缘端工业设备低延迟、高稳定推理部署经验。 9、熟悉ROS/ROS2及Isaac Sim、MuJoCo、Gazebo等仿真平台，理解Sim2Real迁移流程，能配合跨团队打通"3D模型—仿真验证—物理实体—数据回流"的端到端AI链路，参与具身智能工作站的原型验证与实机联调。 10、拥有良好的跨团队协同与文档沉淀习惯，能配合产品、平台、硬件团队快速验证原型，具备技术文档编写、问题定位及持续迭代闭环的执行力。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：仪器仪表,工业自动化,新能源

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