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工作内容: 1. AI智能体开发: 参与质量领域(前期质量、制造过程质量、售后问题处理)AI智能体的研发,协助完成Prompt设计、工作流编排、工具调用集成及智能体功能开发,探索大语言模型在质量分析、异常识别、问题诊断等场景中的应用。 2. 深度学习算法开发: 参与制造过程与售后质量相关的机器学习及深度学习算法开发,包括数据清洗、特征工程、时序预测、异常检测及模型训练与优化等工作。 3. AI技术探索与验证: 跟踪大语言模型、AI Agent、深度学习等前沿技术,参与技术调研、开源项目研究及算法原型验证,探索新技术在实际业务场景中的应用价值。 4. 模型测试与评估: 协助构建AI智能体与算法模型的测试数据集,参与模型效果评估、性能优化及问题分析,持续提升模型与智能体的准确性、稳定性和实用性。 5. 业务场景应用与迭代: 配合团队理解质量业务需求,参与AI应用的原型开发、功能测试及持续迭代,协助解决实际业务场景中的技术问题。 6. 技术文档与成果总结: 参与技术方案、算法实验、模型评估及项目开发文档的编写,定期总结技术研究与项目实践成果。
职位要求 1. 教育背景: 计算机科学、人工智能、数学、数据科学、软件工程等相关专业在读本科生或研究生,具备良好的计算机基础和算法基础。 2. 编程能力: 熟悉Python编程,了解常用数据处理与机器学习工具,如NumPy、Pandas、Scikit-learn等,具备基本的软件开发和代码调试能力。 3. 深度学习基础: 了解机器学习与深度学习基本原理,熟悉CNN、LSTM、Transformer等常见网络架构,具备PyTorch或TensorFlow等框架的使用经验。 4. 大模型与智能体技术: 对大语言模型(LLM)和AI Agent技术有浓厚兴趣,了解Prompt Engineering、RAG、Tool Calling等基本概念;有LangChain、LangGraph、DeepAgents等框架实践经验者优先。 5. AI辅助开发能力: 乐于使用Cursor、Claude Code、Codex等AI Coding工具辅助代码开发、调试与测试,具备利用AI工具提高研发效率和自主解决问题的意识与能力。 6. 学习与沟通能力: 具备良好的逻辑思维、自主学习和团队协作能力,能够阅读英文技术文档,并主动探索新技术、分析问题和推动任务完成。



