职位详情
一、岗位职责
1.框架管理:负责开源工业AI框架(优先杨梅工业平台、辅助昇思MindSpore、针对性使用蚂蚁密算HOP框架)的部署、环境配置、日常维护,确保框架稳定运行,适配场景2“低成本、快落地”需求。
2.模型开发:基于杨梅工业平台搭建“施工安全规范AI查询+预警模型”,利用昇思MindSpore优化模型准确率,使用蚂蚁密算HOP框架优化隐患识别可靠性,分阶段完成模型训练、测试与迭代。
3.技术适配:对接子畅现有自动化工作流、BIM/工程管理系统,完成AI模型与现有系统的适配对接,确保数据互通、功能协同,提升工作效率。
4.问题排查:负责框架使用、模型训练、系统适配过程中的技术问题排查与解决,快速响应团队及试点客户的技术需求,保障场景落地进度。
5.团队协同:协同工程专家、数据整理人员、现场对接人员,指导数据格式调整、模型测试等相关工作,牵头组织团队学习框架操作技能,提升团队整体技术能力。
6.试点支持:配合现场对接人员,完成试点客户现场模型部署、技术支持,收集客户技术反馈,针对性优化模型及框架适配效果。
二、任职要求
(一)学历与专业
1. 本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业,1-3年相关工作经验(优秀应届生可放宽);
2. 熟悉工业AI相关领域,了解铁路/建筑施工行业优先,有开源AI框架使用或模型开发经验者优先。
(二)核心技能
1.框架操作:具备基础AI开发能力,熟悉至少1种开源AI框架(杨梅工业平台、昇思MindSpore优先),能独立完成框架部署、环境配置及日常维护。
2.编程能力:熟练掌握Python编程语言,精通数据处理(Pandas、NumPy)、模型训练(TensorFlow/PyTorch基础)相关代码编写;能独立完成AI模型搭建、训练、调参、测试及迭代优化,熟悉分类、检测、检索类模型,具备进行模型迁移、优化的能力。
3.系统适配与接口开发:具备扎实的系统对接、接口开发能力,熟悉RESTful API、JSON等接口规范,能独立完成AI模型与现有自动化工作流、BIM/工程管理系统的接口开发、数据适配及调试,排查适配过程中的数据不一致、接口报错、功能不协同等技术问题;了解工程类系统数据结构、施工数据特点者优先。
4.问题解决:具备较强的技术问题排查能力,能快速定位并解决框架使用、模型训练、现场部署中的基础技术问题。
5.数据认知:了解AI模型训练的数据要求,能指导数据整理人员完成数据清洗、结构化及格式调整,确保数据适配框架训练需求。
1.框架管理:负责开源工业AI框架(优先杨梅工业平台、辅助昇思MindSpore、针对性使用蚂蚁密算HOP框架)的部署、环境配置、日常维护,确保框架稳定运行,适配场景2“低成本、快落地”需求。
2.模型开发:基于杨梅工业平台搭建“施工安全规范AI查询+预警模型”,利用昇思MindSpore优化模型准确率,使用蚂蚁密算HOP框架优化隐患识别可靠性,分阶段完成模型训练、测试与迭代。
3.技术适配:对接子畅现有自动化工作流、BIM/工程管理系统,完成AI模型与现有系统的适配对接,确保数据互通、功能协同,提升工作效率。
4.问题排查:负责框架使用、模型训练、系统适配过程中的技术问题排查与解决,快速响应团队及试点客户的技术需求,保障场景落地进度。
5.团队协同:协同工程专家、数据整理人员、现场对接人员,指导数据格式调整、模型测试等相关工作,牵头组织团队学习框架操作技能,提升团队整体技术能力。
6.试点支持:配合现场对接人员,完成试点客户现场模型部署、技术支持,收集客户技术反馈,针对性优化模型及框架适配效果。
二、任职要求
(一)学历与专业
1. 本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能、自动化等相关专业,1-3年相关工作经验(优秀应届生可放宽);
2. 熟悉工业AI相关领域,了解铁路/建筑施工行业优先,有开源AI框架使用或模型开发经验者优先。
(二)核心技能
1.框架操作:具备基础AI开发能力,熟悉至少1种开源AI框架(杨梅工业平台、昇思MindSpore优先),能独立完成框架部署、环境配置及日常维护。
2.编程能力:熟练掌握Python编程语言,精通数据处理(Pandas、NumPy)、模型训练(TensorFlow/PyTorch基础)相关代码编写;能独立完成AI模型搭建、训练、调参、测试及迭代优化,熟悉分类、检测、检索类模型,具备进行模型迁移、优化的能力。
3.系统适配与接口开发:具备扎实的系统对接、接口开发能力,熟悉RESTful API、JSON等接口规范,能独立完成AI模型与现有自动化工作流、BIM/工程管理系统的接口开发、数据适配及调试,排查适配过程中的数据不一致、接口报错、功能不协同等技术问题;了解工程类系统数据结构、施工数据特点者优先。
4.问题解决:具备较强的技术问题排查能力,能快速定位并解决框架使用、模型训练、现场部署中的基础技术问题。
5.数据认知:了解AI模型训练的数据要求,能指导数据整理人员完成数据清洗、结构化及格式调整,确保数据适配框架训练需求。
2026-08-05 13:57
IP属地:新疆
职位福利
硕士3-5年国内院校优先模型加速/性能优化Python深度学习算法工程化经验

新疆子畅软件有限公司
未融资 · 20-99人


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