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一、崗位職責(zé) （一）工業(yè)大模型研發(fā)與優(yōu)化 1.負(fù)責(zé)工業(yè)領(lǐng)域大模型的架構(gòu)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景（如智能制造、機(jī)器人集群控制、供應(yīng)鏈管理等）特點(diǎn)，構(gòu)建適配的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)的高效處理與分析。 2.持續(xù)優(yōu)化工業(yè)大模型性能，包括模型訓(xùn)練效率、推理速度、精度提升等，通過(guò)算法改進(jìn)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、架構(gòu)調(diào)整等方式，確保模型在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定可靠運(yùn)行。 3.研究前沿的大模型技術(shù)，如多模態(tài)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，將其應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，推動(dòng)工業(yè)大模型的技術(shù)創(chuàng)新與升級(jí)。 （二）機(jī)器人集群控制相關(guān)開(kāi)發(fā) 1.參與工業(yè)大模型系統(tǒng)中機(jī)器人集群控制模塊的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)大模型與機(jī)器人集群的協(xié)同工作。通過(guò)大模型對(duì)機(jī)器人集群的任務(wù)分配、路徑規(guī)劃、行為決策等進(jìn)行智能優(yōu)化，提高機(jī)器人集群的整體效率和協(xié)同性。 2.分析機(jī)器人集群在工業(yè)場(chǎng)景中的運(yùn)行數(shù)據(jù)，利用工業(yè)大模型建立機(jī)器人行為預(yù)測(cè)模型，提前識(shí)別潛在故障或異常行為，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人集群的預(yù)防性維護(hù)和智能監(jiān)控。 3.與機(jī)器人硬件團(tuán)隊(duì)、控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，解決機(jī)器人集群控制過(guò)程中與大模型相關(guān)的技術(shù)問(wèn)題，確保大模型在機(jī)器人集群控制中的有效落地。 （三）數(shù)據(jù)處理與管理 1.負(fù)責(zé)工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的收集、清洗、標(biāo)注與預(yù)處理工作，構(gòu)建高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集，為工業(yè)大模型的訓(xùn)練和優(yōu)化提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 2.設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理方案，確保數(shù)據(jù)的安全性、完整性和可訪問(wèn)性，支持大模型對(duì)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的高效訪問(wèn)和利用。 3.分析工業(yè)數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價(jià)值，為工業(yè)大模型的應(yīng)用場(chǎng)景拓展和業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。 （四）系統(tǒng)集成與測(cè)試 1.將工業(yè)大模型與工業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)、機(jī)器人集群控制系統(tǒng)等進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)大模型在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中的部署與應(yīng)用。 2.設(shè)計(jì)并執(zhí)行工業(yè)大模型的測(cè)試方案，包括功能測(cè)試、性能測(cè)試、穩(wěn)定性測(cè)試等，確保模型在各種工業(yè)場(chǎng)景下的可靠性和魯棒性。 3.跟蹤工業(yè)大模型在實(shí)際應(yīng)用中的運(yùn)行情況，及時(shí)收集用戶反饋，對(duì)模型進(jìn)行迭代更新和優(yōu)化，滿足不斷變化的工業(yè)業(yè)務(wù)需求。 （五）技術(shù)支持與團(tuán)隊(duì)協(xié)作 1.為生產(chǎn)部門(mén)、研發(fā)團(tuán)隊(duì)等提供工業(yè)大模型相關(guān)的技術(shù)支持，解決實(shí)際應(yīng)用中遇到的技術(shù)問(wèn)題，保障工業(yè)生產(chǎn)的順利進(jìn)行。 2.與跨部門(mén)團(tuán)隊(duì)（如軟件研發(fā)團(tuán)隊(duì)、硬件工程師團(tuán)隊(duì)、工業(yè)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)等）緊密協(xié)作，共同推進(jìn)工業(yè)大模型項(xiàng)目的實(shí)施和落地，確保項(xiàng)目按時(shí)交付并達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。 3.關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，及時(shí)分享工業(yè)大模型領(lǐng)域的最新技術(shù)和研究成果，提升團(tuán)隊(duì)的整體技術(shù)水平。 二、任職要求 （一）教育背景與專(zhuān)業(yè)知識(shí) 1.計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、自動(dòng)化、控制科學(xué)與工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科及以上學(xué)歷，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先。 2.扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，熟悉常見(jiàn)的大模型架構(gòu)（如 Transformer、GPT、BERT 等），有工業(yè)領(lǐng)域大模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3.熟悉機(jī)器人學(xué)、自動(dòng)控制原理、傳感器技術(shù)等相關(guān)知識(shí)，了解機(jī)器人集群控制的基本原理和方法，有機(jī)器人控制相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 （二）技能要求 1.熟練掌握 Python 編程語(yǔ)言，熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch 等），具備較強(qiáng)的算法實(shí)現(xiàn)和編程能力。 2.具備工業(yè)數(shù)據(jù)處理和分析能力，熟練使用 SQL、Pandas、NumPy 等數(shù)據(jù)處理工具和庫(kù)，有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3.熟悉工業(yè)大模型的訓(xùn)練、優(yōu)化和部署流程，具備模型壓縮、量化、推理加速等相關(guān)技能，有實(shí)際模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 4.具備良好的系統(tǒng)集成能力，能夠?qū)⒋竽Ｐ团c其他工業(yè)系統(tǒng)進(jìn)行無(wú)縫對(duì)接，熟悉 Docker、Kubernetes 等容器化部署和管理工具者優(yōu)先。 （三）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)與實(shí)踐能力 1.有工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，如智能制造、智能物流、工業(yè)自動(dòng)化等，能夠獨(dú)立承擔(dān)工業(yè)大模型的研發(fā)任務(wù)，具備從需求分析到模型開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署的全流程經(jīng)驗(yàn)。 2.參與過(guò)機(jī)器人相關(guān)項(xiàng)目，尤其是機(jī)器人集群控制項(xiàng)目，能夠運(yùn)用大模型解決機(jī)器人集群在實(shí)際應(yīng)用中的問(wèn)題，有成功案例者優(yōu)先。 3.具備較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力和創(chuàng)新能力，能夠在面對(duì)復(fù)雜的工業(yè)場(chǎng)景和技術(shù)難題時(shí)，提出有效的解決方案。 （四）綜合素質(zhì)與職業(yè)素養(yǎng) 1.具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與不同部門(mén)的人員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作，共同推動(dòng)項(xiàng)目進(jìn)展。 2.工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，具有較強(qiáng)的責(zé)任心和執(zhí)行力，能夠在壓力下按時(shí)完成工作任務(wù)。 3.具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動(dòng)力，能夠快速掌握新的技術(shù)和知識(shí)，適應(yīng)工業(yè)大模型領(lǐng)域的快速發(fā)展。 4.對(duì)工業(yè)大模型和機(jī)器人技術(shù)有濃厚的興趣，關(guān)注行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)，積極探索新技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。