1. 大模型与算法

精通大模型微调（SFT/LoRA/QLoRA）及蒸馏技术，适配工业场景（如故障预测）。

掌握机器学习全栈算法（监督/无监督/强化学习），熟悉CNN/RNN/LSTM/Transformer架构。

优化模型性能（量化、剪枝、分布式训练），提升推理效率与泛化能力。

2. 工业物联网与设备控制

基于MQTT协议实现边缘设备远程反控，设计安全通信机制（TLS/JWT）。

构建“数据-模型-控制”闭环系统，支持实时参数调整与异常自愈。

3. 多模态与数字人

集成Whisper（语音识别）、Wav2Lip（唇形同步）及情绪渲染模型，开发工业数字人交互系统。

优化数字人渲染效率，适配边缘设备部署需求。

4. 数据处理与工程化

熟练运用Pandas/NumPy完成工业数据清洗、补全与增强，解决噪声与缺失值问题。

设计数据治理流程，保障模型输入质量与可复现性。

5. 技术落地与协作

将业务需求（如降本增效）转化为技术方案，定义关键指标（MTBF、OEE）。

跨团队协作推动技术落地，主导POC验证与迭代优化。

• 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域

• 5年以上AI/ML开发经验，2年以上架构师经验

• 精通大模型技术栈，包括预训练、微调和推理优化

• 深入了解CNN/RNN/LSTM/Transformer等深度学习架构

• 丰富的工业AI应用架构设计经验

• 熟悉工业物联网协议和边缘计算技术

• 具备多模态AI系统设计和实现经验

• 卓越的问题解决能力和系统思维

• 优秀的团队领导和跨部门协作能力

• 良好的英语沟通能力

加分项

• 工业自动化、制造或能源领域的专业经验

• 参与过大型工业数字化转型项目

• 有开源项目贡献或技术专利

• 具备云原生和微服务架构经验

• 了解西门子产品生态和工业标准