AI应用工程师 （大数据分析方向）

岗位职责： 1.负责云端大模型的选型、训练、调参与优化，重点结合电池生产测试大规模数据、电池应用数据等业务场景，构建专属训练数据集，优化调参策略（如学习率、 batch size、正则化策略等），提升模型性能与泛化能力，将通用大模型适配具体业务需求；2.负责大规模电池数据的清洗、筛选、特征工程，为模型训练提供高质量数据支撑；构建数据驱动的AI模型，优化算法精度、实时性和鲁棒性，适配不同场景下的电池应用需求；3.负责生产测试数据的AI分析建模，挖掘数据背后的关联规律与潜在问题，输出可落地的分析报告与优化建议；4.跟踪大模型技术前沿，探索新的训练方法、优化策略，推动大模型技术与业务场景的深度融合，提升AI应用的核心竞争力；5.与产品研发团队协作，完成AI算法的工程化落地，进行算法验证、迭代优化，解决实际应用中的工程问题；6.撰写技术文档、算法设计文档、测试报告等，规范研发流程。 岗位要求： 1.硕士研究生及以上学历，计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化、电气工程等相关专业；2.具有2年及以上AI相关领域研究或工作经验，有大模型训练和蒸馏落地经验者优先；3.熟悉大模型相关技术（如LLM、扩散模型等），精通Deepseek、chatgpt等主流大模型的应用，具备丰富的大模型调参经验；熟悉云端大模型训练平台，有云端模型训练与部署经验者优先；5.熟练掌握Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，具备模型训练、调优、部署能力；6.熟悉数据仓库、数据处理流程，能高效处理生产测试大规模数据等多类型数据，具备数据挖掘、时序分析、异常检测等相关算法经验，熟悉大规模数据处理框架（如Spark、Hadoop）者优先；7.了解生产管理、品质管控基本流程，熟悉生产测试全流程及数据特点，能精准识别各类场景的AI分析、大模型应用需求，输出贴合业务的分析方案与调参策略；8.具备较强的问题解决能力、逻辑思维能力，能独立负责AI项目的研发与落地；具备良好的沟通协调能力、团队协作精神，能高效协同跨部门完成工作；具备较强的学习能力，能快速跟踪AI、硬件相关技术前沿，主动开展技术预研与创新。