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崗位職責
1.行業(yè) AI 模型研發(fā)：聚焦冶金、核電核心業(yè)務痛點，負責 AI 算法模型的設計、訓練與優(yōu)化。
2.AI 系統(tǒng)集成與落地：協(xié)同軟件、硬件團隊完成 AI 模型與業(yè)務系統(tǒng)的集成部署，解決工程化落地難題。
3.數(shù)據(jù)處理與特征工程：負責冶金、核電業(yè)務場景下的數(shù)據(jù)集構建與優(yōu)化。例如，處理冶金連鑄過程中每秒 2000 條的設備運行數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗、異常值剔除與特征提取，構建鋼水質量預測模型的訓練數(shù)據(jù)集；整理核電設備歷年故障數(shù)據(jù)與運維記錄，通過特征工程挖掘關鍵影響因素，提升故障診斷模型的泛化能力。
4.AI 模型迭代與維護：基于業(yè)務反饋與新數(shù)據(jù)，持續(xù)迭代優(yōu)化 AI 模型性能。如針對冶金客戶提出的 “小樣本缺陷檢測” 需求，引入遷移學習算法優(yōu)化模型，在新增缺陷樣本不足 50 條的情況下，仍保持 95% 以上的識別準確率。
5.技術文檔與知識沉淀：編寫 AI 模型設計文檔、訓練報告、部署手冊等技術資料，沉淀 AI 研發(fā)與落地經(jīng)驗。在核電項目交付中，配合客戶完成 AI 模型驗證文檔編制，清晰說明模型原理、精度指標與安全保障機制，確保項目順利驗收。

任職要求
1.專業(yè)背景：計算機科學與技術、人工智能、數(shù)據(jù)科學、自動化等相關專業(yè)碩士及以上學歷（優(yōu)秀本科可放寬，需有突出 AI 項目經(jīng)歷），無掛科、重修，熟悉機器學習、深度學習、計算機視覺、時序數(shù)據(jù)分析等 AI 技術，有冶金 / 核電行業(yè) AI 研發(fā)經(jīng)歷者優(yōu)先。
2.技術能力：熟練掌握至少一種 AI 開發(fā)框架，如 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn；具備獨立設計并實現(xiàn)復雜 AI 模型的能力，例如能基于業(yè)務需求設計自定義網(wǎng)絡結構的深度學習模型，或開發(fā)結合領域知識的混合 AI 模型；熟悉 Python 編程，具備數(shù)據(jù)處理（Pandas、NumPy）與可視化（Matplotlib、Seaborn）能力。
3.工程實踐能力：具備 AI 模型工程化思維，了解工業(yè)場景下的模型部署約束（如硬件算力、實時性要求），有邊緣計算設備 AI 部署、工業(yè)級 AI 系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；熟悉模型壓縮、量化、加速技術，能在保證模型精度的前提下，提升推理效率。
4.行業(yè)認知與學習能力：了解冶金自動化生產(chǎn)流程（如連鑄、軋制）或核電設備運行邏輯，能快速理解業(yè)務需求并轉化為 AI 技術方案；具備較強的自主學習能力，可快速掌握行業(yè)特定技術（如冶金行業(yè)的高溫環(huán)境圖像預處理、核電行業(yè)的小樣本故障診斷技術）。
5.溝通協(xié)作能力：能清晰表達 AI 模型設計思路與技術方案，與軟件、硬件、業(yè)務團隊高效協(xié)作；具備良好的問題分析與解決能力，能在 AI 落地遇到工程難題時，提出切實可行的解決方案。