• 独立项目交付：能够独立或作为技术主力，负责AI项目在客户现场的交付全流程，包括环境部署、系统集成、接口联调、定制化功能开发和上线支持。
• 工业数据与算法落地：深入工业现场，理解物理工艺过程，协助配合算法团队进行现场数据的采集、清洗、特征提取；参与工业现场模型的微调、训练、评估、测试与部署上线的全生命周期管理。
• 客户需求对接：在客户现场直接与客户沟通，精准理解业务需求与工业机理，并将其转化为可行的技术与算法实施方案，管理客户的技术预期。
• 全栈开发：根据项目需要，承担后端服务开发或前端界面开发工作，确保系统功能完整、稳定运行。
• AI功能集成与实现：基于公司AI平台和能力，在客户现场进行二次开发、配置和调试，核心涉及大模型（LLM）能力集成、智能体（Agent）工作流的实现与优化。
• 问题排查与解决：具备快速定位和解决现场各类技术与算法运行问题的能力，保障项目顺利交付。

• 能够接受高频次、中长期的出差安排（主要为工业现场、厂区等环境）。
• 计算机、自动化、应用数学、控制工程等相关专业本科及以上学历，1-3年及以上研发或交付经验。
• 具备基础的算法思维，熟悉常见的数据分析、机器学习或深度学习流程，能进行基础的数据探索和模型效果评估。
• 对AI大模型（LLM）技术有基本了解，对RAG、Function Calling等AI应用模式有概念性认知。 技术能力（满足一侧即可，了解另一侧为佳） 后端方向（主攻）：
• 熟练掌握 Python / Java / Go 中至少一门语言（交付工业算法项目时，Python为必须）及主流框架（如Django, FastAPI, Spring Boot等）。
• 熟悉数据库、API开发，具备良好的系统模块设计能力。
• 对前端技术（Vue/React）有基本了解，能进行简单的界面修改或与前端协作。 前端方向（主攻）：
• 熟练掌握 HTML
• JavaScript（ES6+） 及 Vue.js/React 框架。
• 熟悉前端工程化，具备良好的用户界面开发能力。
• 对后端技术及数据可视化（如ECharts等大屏看板展示）有深入了解，能独立与后端服务和算法接口联调。

• 有工业制造、流程工业（如冶金、化工、能源等）现场项目交付或算法落地经验者优先。
• 有实际的工业数据分析、时间序列建模、或控制算法部署经验者优先。
• 有智能体（Agent） 应用或工作流引擎相关的实际开发或集成经验。
• 具备“小全栈”能力，可同时完成后端业务逻辑和前端界面开发。
• 有企业级软件项目现场交付、私有化部署或技术支持经验。 综合素质
• 出色的客户沟通与场景理解能力：能够跨越“工程”与“工业现场”的鸿沟，与厂区技术人员清晰沟通需求，具备良好的服务意识。
• 强大的独立解决问题能力：在资源有限、网络隔离（私有化环境）或高压环境下，能主动寻找方案，快速解决现场技术与算法运行难题。
• 项目主导意识：具备强烈的责任心和工作驱动力，能主动推动项目进展，对交付结果负责。
• 快速学习与适应性：能快速学习新技术、工业物理机理和业务知识，适应不同客户环境的需求变化。
• 团队协作精神：虽需独立工作，但能通过远程方式与总部算法及研发团队紧密协作，高效同步信息。 其他信息语言要求：不限行业要求：工业自动化,云计算/大数据,机械/设备

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