职位描述：

一、任职要求（25-40岁）
1.教育背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业。
2.工作经验：3年以上机器学习及AI应用开发相关经验，有智能体开发或高并发系统开发经验者优先。
3.编程与架构能力：精通Python/Java中至少一种编程语言，具备扎实的软件工程功底与丰富的高并发、高可用系统架构设计经验，能独立主导架构方案设计并为团队提供技术指导。
4.AI技术理解与应用能力：深入理解Transformer架构及主流大模型技术栈，熟悉模型训练与微调的全流程，掌握Prompt Engineering、RAG等关键应用技术，能高效解决实际业务问题。
5.模型技术能力：具备极强的模型选型能力，熟悉各类轻量级模型的特性与适用场景；熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架，有完整的模型微调及量化、剪枝等压缩技术落地经验。
6.工具与生态掌握：熟悉LangChain、LangGraph、LlamaIndex等主流AI开发框架，了解智能设备端或边缘端模型部署的技术要点。
7.软技能：具备良好的沟通协作能力、较强的产品思维与创新意识，对技术充满热情，能承受一定的项目压力，主动推动问题解决。
8.加分项：有AI项目技术负责人或架构师任职经历；具备消费电子、智能硬件相关产品开发经验；具备端侧模型部署或大规模设备并发管理经验。

二、【岗位职责】
1. 智能体开发与核心技术落地
•核心模型选型：深度结合智能设备语音交互、动作响应等核心场景，精准筛选适配的模型，平衡模型性能与设备端部署需求。
•模型训练与微调：基于设备功能需求设计合理的微调方案，运用TensorFlow、PyTorch等框架完成模型微调，优化交互响应速度与精准度，确保符合用户场景的交互预期。
•模型压缩与部署：熟练运用量化、剪枝、蒸馏等模型压缩技术，将优化后的模型高效适配玩具端或边缘端部署，解决设备算力有限、存储资源紧张等问题。
•智能体架构搭建：构建符合设备应用场景的智能体核心架构，实现语音识别、动作控制、模型推理等模块的协同联动，保障交互流程顺畅高效。
2. AI应用开发与系统适配
•高并发应用开发：基于Python/Java/Go等编程语言，开发支撑高并发的AI应用接口，确保多设备同时请求时的响应延迟可控。
•技术生态整合：灵活运用LangChain、LangGraph等主流框架，快速搭建智能体应用链路，提升开发效率与系统稳定性。
•多模块协同适配：对接硬件研发团队，解决AI应用与设备硬件（传感器、执行器、交互模块等）的兼容性问题，保障功能落地效果。
3. 系统架构设计与高可用保障
•架构方案设计：牵头设计AI项目及智能设备系统的核心架构，结合微服务、容器化（Docker/Kubernetes）等技术，支撑多款设备的差异化功能需求，确保架构具备优异的可扩展性与可维护性，为团队提供架构层面的技术指导。
•高并发与高可用优化：运用Redis缓存、Kafka消息队列等中间件，设计高效的流量分发与数据处理机制，攻克高并发场景下的技术难题，保障系统7×24小时稳定运行，树立团队技术标杆。
•技术方向引领与风险管控：主导AI项目技术方向的规划与落地，持续跟踪前沿技术动态，结合业务发展迭代架构方案；预判技术风险并制定应对策略，为团队提供专业技术指导与支持。
4. 数据处理与效果优化
•数据预处理：开展交互数据的清洗、标注与特征工程工作，为模型选型、微调及应用优化提供高质量数据支撑。
•全链路效果迭代：基于用户反馈与系统运行数据，持续优化智能体交互效果、应用性能及架构稳定性，提升产品核心竞争力。

职位描述：

岗位职责：
1、负责公司ERP系统（优先金蝶云星空）的二次开发、定制化功能实现及系统优化，重点支撑财务成本、生产制造、供应链模块。
2、系统集成： 负责ERP与MES、OA、PLM等系统间的接口开发、调试与维护，保障数据一致性。
3、理解复杂的非标业务需求（如项目成本归集、变更管理），将其转化为可行的技术方案并实现。
4、运维与排错： 解决系统日常运行中的技术问题，编写技术文档。

任职要求:
1、本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业。
2、5年以上制造业ERP系统开发经验，必须精通财务成本核算模块开发，有整机装备、非标自动化行业背景者极大优先。
3、熟练掌握C#/.NET或JAVA开发体系，精通SQL，熟悉ERP底层数据结构与API接口开发。
4、深刻理解制造企业供应链、生产、财务一体化流程，具备强烈的业务意识。
5、责任心强，具备独立分析和解决复杂技术问题的能力。

职位描述：

岗位职责：
1.负责公司机械加工智慧工厂整体 AI 系统架构设计，涵盖工业 AI 算法层、工程化部署层、与现有 SAP/MES/ 生产控制系统的集成层，保障系统高可用性、实时性、可扩展性，完全适配离散制造产线生产需求；
2.梳理工业 AI 各业务模块（视觉质检、工艺优化、设备预警、智能排产）逻辑关系，设计标准化 AI 系统接口和数据流转体系，实现 AI 模型与工业生产系统的无缝对接、数据互通；
3.主导 AI 系统全流程技术选型，包括边缘计算设备、工业级服务器、AI 开发框架、数据存储方案等，兼顾技术先进性、工业场景实用性与成本可控性；
4.指导 AI 算法工程师、软件工程师开展技术工作，把控工业 AI 项目技术方向和整体进度，解决系统开发、集成、落地中的核心技术瓶颈与跨模块协同问题；
5.结合公司智能制造整体战略，规划工业 AI 系统中长期技术发展路线，推动技术架构迭代升级，支撑智慧工厂持续建设与智能化产线规模化落地；
6.制定工业 AI 系统技术规范、安全标准与运维流程，保障产线工业数据安全和 AI 系统 7×24 小时稳定运行，输出完整的架构设计文档、技术方案文档。

任职要求：
1.本科及以上学历，计算机、自动化、软件工程、人工智能等相关专业，5 年及以上工业智能 / 工业软件系统架构设计经验，2 年及以上 AI 系统架构设计经验；
2.精通分布式架构、微服务架构，熟悉工业系统集成底层原理，有 MES/SAP/PLC 与 AI 系统集成落地实战经验，深度理解离散制造业（机械加工优先）生产流程和核心业务痛点；
3.掌握工业 AI 全技术栈，了解工业视觉、工业大模型、边缘计算、时序数据分析等技术的工业落地特性，能结合机械加工业务需求完成精准架构选型和设计；
4.具备从 0 到 1 搭建工业 AI 系统的实战经验，能独立完成架构设计文档、技术方案文档、接口规范文档的撰写，具备极强的技术把控能力和项目管理能力；
5.熟悉工业数据通信协议（OPC UA、Modbus、Profinet、TCP/IP），了解工业边缘设备、工业服务器的部署规范与工业现场环境要求，有机械加工产线智能化项目架构设计经验者优先；
6.具备良好的跨部门沟通协调能力，能高效对接生产、工艺、AI、IT 团队，平衡技术需求与业务落地实际，有较强的战略思维、技术前瞻性和问题解决能力；
持有 PMP / 系统架构设计师等相关证书者优先，能接受偶尔产线现场办公，有智能制造行业头部企业工作经验者优先。