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崗位職責(zé)：
1. AI 體系建設(shè)與智能化轉(zhuǎn)型：統(tǒng)籌規(guī)劃公司 AI 體系搭建，從零構(gòu)建 AI 應(yīng)用平臺(tái)；挖掘檢測(cè)業(yè)務(wù)數(shù)字化痛點(diǎn)，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程智能化轉(zhuǎn)型，設(shè)計(jì)缺陷識(shí)別、報(bào)告自動(dòng)化等 AI 解決方案。?
2. 檢測(cè)場(chǎng)景 AI 方案設(shè)計(jì)：深入理解樣品檢測(cè)、數(shù)據(jù)核驗(yàn)、報(bào)告生成等產(chǎn)品線檢測(cè)業(yè)務(wù)流程，挖掘數(shù)字化痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)適配的 AI 解決方案，覆蓋檢測(cè)數(shù)據(jù)智能分析、缺陷識(shí)別、流程自動(dòng)化等場(chǎng)景。?
3. AI 模型開(kāi)發(fā)與落地：負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí) / 深度學(xué)習(xí)模型全流程管理，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、目標(biāo)檢測(cè) / OCR/NLP 等模型選型，以及模型訓(xùn)練、優(yōu)化與部署，確保模型在檢測(cè)場(chǎng)景具備準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。?
4. 數(shù)字化系統(tǒng)集成與優(yōu)化：推動(dòng) AI 能力與現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集平臺(tái)、報(bào)告系統(tǒng)、結(jié)算系統(tǒng)等）的集成適配；搭建輕量化 AI 應(yīng)用工具或模塊，優(yōu)化檢測(cè)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率，降低人工干預(yù)成本。?
5. 數(shù)據(jù)治理與資產(chǎn)沉淀：參與產(chǎn)品線檢測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化梳理，建立 AI 模型所需的標(biāo)簽體系和數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)；推動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，為 AI 方案持續(xù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。?
6. 技術(shù)跟蹤與內(nèi)部賦能：跟蹤大模型微調(diào)、RAG 應(yīng)用、工業(yè)視覺(jué)升級(jí)等 AI 領(lǐng)域前沿技術(shù)，評(píng)估其在檢測(cè)場(chǎng)景的應(yīng)用潛力；開(kāi)展內(nèi)部 AI 技術(shù)培訓(xùn)與知識(shí)推廣，提升團(tuán)隊(duì)數(shù)字化應(yīng)用意識(shí)。?
7. 項(xiàng)目推進(jìn)與效果迭代：主導(dǎo) AI 數(shù)字化項(xiàng)目全生命周期管理，協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)、IT、數(shù)據(jù)等跨部門(mén)資源推進(jìn)項(xiàng)目落地；建立檢測(cè)效率、準(zhǔn)確率提升等效果評(píng)估體系，通過(guò)數(shù)據(jù)分析持續(xù)迭代優(yōu)化方案。

任職條件：
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2、兩年以上 AI 項(xiàng)目完整落地經(jīng)驗(yàn)。?碩士學(xué)歷或檢測(cè)行業(yè) AI 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。?
3、編程與框架：熟練掌握 Python 編程語(yǔ)言，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架，具備良好的代碼規(guī)范和工程實(shí)現(xiàn)能力；了解 Java/C++ 者加分。
4、算法基礎(chǔ)：深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)核心原理，精通至少 1 個(gè)方向（如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列分析），能獨(dú)立完成模型設(shè)計(jì)與優(yōu)化。?
5、了解檢測(cè)行業(yè)基本流程、數(shù)據(jù)特性（如實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)數(shù)據(jù)），能將 AI 技術(shù)與檢測(cè)業(yè)務(wù)邏輯有效結(jié)合，提出切實(shí)可行的解決方案。?
6、熟悉數(shù)據(jù)處理工具（NumPy、Pandas）、模型部署工具（ONNX、Docker）及數(shù)據(jù)可視化工具，具備數(shù)據(jù)治理或特征工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。?