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①铝焊氩弧｜50元/时，周结，无需探伤 日工时11.5h，长白班非流水线，包吃住 ②白钢氩弧焊｜40～45元/时，日结 需磁卡+二级探伤证，包吃住、免费班车 ③碳钢焊工｜50元/时，月结 4mm厚左右手焊接，持绿本、二级探伤

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一、岗位职责1、算法研发：负责人工智能算法的方案设计、模型构建、训练优化及迭代升级，聚焦计算机视觉、自然语言处理、时序预测、大模型应用等方向开展核心技术攻关，完成模型性能提升与效果评估验证。 2、数据处理：承担数据获取、清洗整理、标注加工、特征提取及数据集维护工作，确保数据质量可靠，有效支持模型训练与持续优化。 3、项目落地：参与AI项目的需求梳理、技术探索与解决方案制定，独立推进从算法原型开发、模型训练到工程化部署的全流程实施。 4、模型调优：围绕模型准确率、推理效率和运行稳定性进行优化，解决过拟合、欠拟合、部署兼容等问题，推动模型轻量化、知识蒸馏、量化压缩等技术落地。 5、技术创新：关注人工智能领域前沿动态，开展新算法、新型模型的预研与可行性验证，支撑技术能力与产品功能的持续演进。 6、协作输出：编写技术文档与算法分析报告，协同跨职能团队合作，保障项目顺利实施与上线运行。 二、任职要求 （一）专业要求 本科及以上学历，人工智能、计算机科学、软件工程等相关专业背景 （二）专业技能 1、算法基础：掌握机器学习与深度学习核心原理，熟悉LR、CNN、Transformer等典型算法，至少精通计算机视觉、自然语言处理或时序预测其中一个主流方向，具备扎实的模型训练、调参、评估及常见问题处理能力。 2、编程框架：熟练运用Python语言，掌握PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等常用工具；了解Linux系统操作，熟悉Git版本控制和Docker容器化技术，具备模型轻量化、蒸馏或量化经验者优先考虑。 3、工程能力：拥有完整的数据预处理、特征构造、数据集建设能力，能独立完成算法方案设计、模型开发与优化验证全过程，有模型部署经验或API接口开发能力者更佳。 （三）项目经验 1、具有AI算法相关实践经历（包括课程项目、竞赛、实习或实际商业项目）； 2、在目标检测、图像分类、大模型微调、时间序列预测、能源电力行业AI应用等方面有实践经验者优先； 3、发表过顶会论文、参与开源项目贡献、获得算法类竞赛奖项者优先录用。 三、福利待遇 六险一金、带薪年假、节日补贴、通讯补助、员工食堂、定期健康体检等

岗位职责： 1、算法研发与模型构建：开展人工智能算法的设计、模型搭建及训练工作，聚焦计算机视觉、自然语言处理、时序预测、大模型应用等方向的技术突破，完成模型的优化迭代与效果验证。 2、数据处理与特征工程：承担行业数据的采集、清洗、标注及特征提取任务，构建高质量数据集，确保数据可用性以支持模型训练与持续优化。 3、技术方案设计与落地：参与AI项目的需求分析、技术调研与方案制定，独立推进从算法原型开发、模型构建到工程化实现的完整流程。 4、模型调优与性能提升：针对模型在精度、速度和稳定性方面的问题进行优化，解决过拟合、欠拟合及部署兼容性难题，推动模型轻量化、蒸馏与量化等关键技术实施。 5、技术迭代与创新研究：关注国内外AI领域前沿动态，开展新算法、新技术、新模型的预研与可行性验证，助力技术创新与产品升级。 任职要求： （一）算法基础 1. 掌握机器学习与深度学习核心理论，熟悉常用算法（如LR、SVM、决策树、随机森林、CNN、RNN、LSTM、Transformer等）； 2. 熟悉计算机视觉、自然语言处理、时序预测、强化学习等至少一个主流技术方向； 3. 具备模型训练、调参、评估与迭代能力，了解常见问题如过拟合、欠拟合的应对策略。 （二）编程与框架 1. 精通Python，具备Java使用经验者优先； 2. 熟练运用PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等主流机器学习/深度学习框架； 3. 熟悉Linux系统操作，掌握Git、Docker基本命令，有模型轻量化、蒸馏、量化经验者优先。 （三）工程能力 1. 具备数据清洗、特征构建与数据集管理能力； 2. 能独立完成算法方案设计、模型开发、训练优化及效果验证全流程工作； 3. 了解模型部署流程、API接口开发及工程化集成者优先。 项目经验要求： 1. 具备人工智能或算法相关项目经历（包括校园项目、竞赛、实习或商业项目）； 2. 有计算机视觉（目标检测、图像分类）、NLP（文本分类、大模型微调）、时序预测、能源电力AI应用等项目经验者优先； 3. 有顶会论文发表、开源项目贡献、算法竞赛获奖者优先； 4. 熟悉大模型微调、提示工程、RAG等技术； 5. 具备能源电力、工业制造、政务等领域AI落地实践经验； 6. 拥有模型性能优化与工程化部署实战经验，发表过AI相关论文或取得专利者优先。 基本要求： 1. 学历要求：本科及以上，人工智能、计算机科学、软件工程等相关专业； 2. 热爱AI技术，具备扎实的机器学习与深度学习理论功底，学习能力强，逻辑思维清晰，善于解决问题； 3. 工作认真负责，具备良好的沟通协作能力和抗压能力，团队意识强。

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