崗位職責：
1. 負責AI算法底層代碼的從零編寫、調試與優化，全程聚焦底層研發，確保代碼的穩定性、簡潔性，適配智能化裝備方案中涉及的簡單、重復性高的調試場景，貼合工業現場實際運行需求。

2. 從零搭建基礎數據模型，重點簡化功能設計，確保模型可快速適配調試場景，支撐后續智能化落地。

3. 設計并實現模型自學習、自優化機制，負責將智能化方案的歷史數據、錯誤案例等多源數據輸入模型，確保模型能自動記錄錯誤、自主迭代優化，無需人工干預，持續提升模型適配性與調試準確性。

4. 優先聚焦簡單、重復性高的調試場景，開展模型研發與落地測試，重點解決非標設備調試周期長的痛點，逐步實現調試環節的智能化、無人化。

5. 負責底層代碼及模型相關技術文檔的編寫與歸檔，包括代碼注釋、模型設計文檔、測試報告、部署說明等，配合團隊完成技術沉淀與知識共享，支撐公司研發體系從零搭建。

6. 跟蹤人工智能、工業AI底層研發領域的前沿技術，結合公司產品設備的調試場景需求，開展技術預研與驗證，探索簡化模型、提升自學習效率的優化方向，形成技術積累，助力模型迭代升級。

7. 協同機械、電氣、軟件團隊（聚焦底層適配），對接生產、設備部門，理解設備調試的實際痛點，優化底層代碼與模型設計，確保模型能精準適配現場需求，切實縮短人工調試時間。
【任職資格】
1、本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、數學、自動化、電子信息等相關專業；碩士及以上學歷、有AI底層代碼編寫、基礎數據模型搭建經驗者優先。
2、1-3年及以上AI底層研發經驗，有工業機械手、非標設備相關底層代碼或基礎模型研發經驗者優先（可接受優秀應屆生，需提供相關底層研發項目成果）。
3、有完整的底層代碼編寫、基礎模型搭建與落地閉環經驗，熟悉從需求分析、底層設計、調試優化到部署測試的全流程，能獨立負責底層研發相關工作，不依賴應用層開發經驗。
4、有模型簡化、低復雜度部署相關經驗，或有自學習、自優化模型研發經驗，了解工業場景數據處理邏輯者優先。
5、有工業機械手基礎點位匹配相關底層代碼編寫、模型搭建經驗，熟悉機械手調試流程，能精準適配簡單、重復性調試場景者優先。
6、有自學習、自優化模型研發經驗，能實現模型通過歷史數據、錯誤案例自動迭代優化、無需人工干預者優先。
7、有模型簡化設計、低復雜度部署經驗，能將復雜模型功能簡化為基礎運算級別，降低部署難度者優先，了解模型壓縮相關技術（如AQLM等）者加分。
8、有專利、論文或底層研發相關技術成果，或在算法競賽中獲獎，具備扎實的數學基礎（概率統計、線性代數、優化理論等）者優先。
9、了解智能裝備行業發展趨勢，熟悉企業的研發流程，有從零參與底層研發、助力研發體系搭建經驗者優先。