算法开发与应用工程师

职位描述 1. 负责质量领域（前期质量、制造过程质量、售后问题处理）AI智能体产品的需求梳理，与研发、制造、质量等业务部门紧密合作，挖掘质量场景中的痛点与价值，转化为可落地的智能体产品方案 2. 负责面向质量场景的AI智能体核心开发工作，包括但不限于智能体架构设计、Prompt与工作流编排、工具调用集成、多智能体协作机制搭建等，支撑前期质量问题预警、制造过程异常识别、售后问题根因分析与解决方案推荐等应用 3. 负责制造过程与售后质量相关的时序预测类深度学习算法开发，包括但不限于车辆传感器/工艺数据处理、特征工程、异常检测与趋势预测模型搭建、训练与调优，支撑过程质量的提前预警与管控 4. 负责智能体与算法模型的测试与部署，包括但不限于质量场景测试数据集搭建、测试评估体系设计、模型/智能体上线部署、质量应用系统搭建等 5. 支持已落地质量类AI场景（如前期质量分析、过程异常预警、售后问题智能诊断等）的持续运营与提升，快速响应现场问题排查、根因定位与系统迭代需求 6. 撰写技术文档，包括智能体/算法设计说明、开发进度报告、测试与评估报告 【任职要求】 1. 计算机科学、数学、人工智能、数据科学等相关专业本科或硕士学历，1～3年算法开发或智能体开发相关工作经验，有制造业/质量领域项目经验者优先 2. 具备扎实的深度学习基础，熟悉CNN、LSTM、Transformer等主流神经网络架构的原理与实现，了解大语言模型（LLM）相关技术原理 3. 有时序预测相关深度学习模型开发经验者优先（如基于RNN/LSTM/Transformer的工艺参数预测、异常检测建模） 4. 熟悉一种或多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等 5. 熟练掌握一种或多种编程语言，如Python、C++、SQL等 6. 具有langchain、langgraph、deepagents等智能体开发框架的实际使用经验，熟悉智能体设计模式（如ReAct、Reflection、多智能体协作等）者优先 7. 具有良好的语言表达能力和沟通协调能力，能与质量、制造、售后等业务方高效对齐需求 8. 具有较强的英语阅读和写作能力，能够阅读英文技术文献并支撑研究工作