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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；挖掘檢測業(yè)務(wù)數(shù)字化痛點，推動業(yè)務(wù)流程智能化轉(zhuǎn)型，設(shè)計缺陷識別、報告自動化等 AI 解決方案。?
2. 檢測場景 AI 方案設(shè)計：深入理解樣品檢測、數(shù)據(jù)核驗、報告生成等產(chǎn)品線檢測業(yè)務(wù)流程，挖掘數(shù)字化痛點，設(shè)計適配的 AI 解決方案，覆蓋檢測數(shù)據(jù)智能分析、缺陷識別、流程自動化等場景。?
3. AI 模型開發(fā)與落地：負責(zé)機器學(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 / OCR/NLP 等模型選型，以及模型訓(xùn)練、優(yōu)化與部署，確保模型在檢測場景具備準(zhǔn)確性、實時性和魯棒性。?
4. 數(shù)字化系統(tǒng)集成與優(yōu)化：推動 AI 能力與現(xiàn)有檢測系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集平臺、報告系統(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)；推動檢測數(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)視覺升級等 AI 領(lǐng)域前沿技術(shù)，評估其在檢測場景的應(yīng)用潛力；開展內(nèi)部 AI 技術(shù)培訓(xùn)與知識推廣，提升團隊數(shù)字化應(yīng)用意識。?
7. 項目推進與效果迭代：主導(dǎo) AI 數(shù)字化項目全生命周期管理，協(xié)調(diào)業(yè)務(wù)、IT、數(shù)據(jù)等跨部門資源推進項目落地；建立檢測效率、準(zhǔn)確率提升等效果評估體系，通過數(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，計算機科學(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 項目完整落地經(jīng)驗。?碩士學(xué)歷或檢測行業(yè) AI 應(yīng)用經(jīng)驗者優(yōu)先。?
3、編程與框架：熟練掌握 Python 編程語言，熟悉 TensorFlow、PyTorch 等主流深度學(xué)習(xí)框架，具備良好的代碼規(guī)范和工程實現(xiàn)能力；了解 Java/C++ 者加分。
4、算法基礎(chǔ)：深入理解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)核心原理，精通至少 1 個方向（如計算機視覺、自然語言處理、時間序列分析），能獨立完成模型設(shè)計與優(yōu)化。?
5、了解檢測行業(yè)基本流程、數(shù)據(jù)特性（如實驗室檢測數(shù)據(jù)），能將 AI 技術(shù)與檢測業(yè)務(wù)邏輯有效結(jié)合，提出切實可行的解決方案。?
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)治理或特征工程實踐經(jīng)驗者優(yōu)先。?