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一、AI 技術(shù)負(fù)責(zé)人（Python 方向）
崗位職責(zé)：
1. AI 項(xiàng)目全生命周期管理
主導(dǎo)基于Python技術(shù)棧的人工智能項(xiàng)目（RAG、YOLO 等方向），從需求分析、技術(shù)選型到架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)落地及交付驗(yàn)收；
負(fù)責(zé) RAG 系統(tǒng)（檢索增強(qiáng)生成）的方案設(shè)計(jì)與優(yōu)化，包括向量數(shù)據(jù)庫(kù)選型、檢索策略調(diào)優(yōu)、大模型集成等；
統(tǒng)籌YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)模型的工程化落地，涉及模型訓(xùn)練、推理優(yōu)化、多場(chǎng)景適配（如視頻流處理、實(shí)時(shí)檢測(cè)）及系統(tǒng)集成；
解決項(xiàng)目中的核心技術(shù)難點(diǎn)，如大模型推理效率提升、RAG 檢索準(zhǔn)確率優(yōu)化、YOLO 小目標(biāo)檢測(cè)效果改進(jìn)等。
2. 技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理與攻堅(jiān)
帶領(lǐng) AI 開發(fā)團(tuán)隊(duì)，制定技術(shù)規(guī)范與開發(fā)流程，把控代碼質(zhì)量與系統(tǒng)性能（如 RAG 響應(yīng)速度、YOLO 檢測(cè)幀率）；
指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員掌握 RAG、YOLO 等核心技術(shù)，推動(dòng)技術(shù)沉淀與復(fù)用（如封裝通用檢測(cè)模塊、RAG 工具鏈）；
調(diào)研前沿 AI 技術(shù)（如多模態(tài) RAG、YOLO 優(yōu)化），評(píng)估其在項(xiàng)目中的應(yīng)用價(jià)值并推動(dòng)落地。
3. 項(xiàng)目交付與協(xié)作
制定項(xiàng)目計(jì)劃，統(tǒng)籌資源分配，把控進(jìn)度與風(fēng)險(xiǎn)，確保 AI 項(xiàng)目（如智能問(wèn)答系統(tǒng)、實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)平臺(tái)）高質(zhì)量按期交付；
與業(yè)務(wù)方、算法團(tuán)隊(duì)、前端團(tuán)隊(duì)協(xié)作，明確技術(shù)邊界，推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)高效配合。
任職要求
學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：
計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，5 年以上 Python 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，3 年以上 AI 項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)；
有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：主導(dǎo)過(guò)至少 1 個(gè)企業(yè)級(jí) RAG 系統(tǒng)項(xiàng)目（如智能客服、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答），或參與過(guò) YOLO 目標(biāo)檢測(cè)在生產(chǎn)環(huán)境的規(guī)?；瘧?yīng)用（如安防監(jiān)控、工業(yè)質(zhì)檢）。
技術(shù)能力：
精通 Python 及 AI 相關(guān)框架：熟練使用 LangChain（RAG 開發(fā)）、Ultralytics（YOLO 部署）、Transformers（大模型調(diào)用）等；
熟悉 RAG 核心技術(shù)：向量數(shù)據(jù)庫(kù)（Milvus/Pinecone）、文本嵌入模型（BERT/Embedding 模型）、檢索策略（BM25 + 向量混合檢索）；
了解 YOLO 技術(shù)棧：模型訓(xùn)練（數(shù)據(jù)增強(qiáng)、錨框調(diào)優(yōu)）、推理加速（TensorRT/ONNX）、多場(chǎng)景適配（小目標(biāo)、遮擋場(chǎng)景處理）；
掌握數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化（MySQL/PostgreSQL）及工程化工具：Docker/K8s（模型部署）、CI/CD（DevOps 流程）、云服務(wù)（阿里云 / AWS）；
有大模型微調(diào)（如 LoRA）、多模態(tài)融合（文本 + 圖像檢索）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
綜合素質(zhì)：
具備較強(qiáng)的問(wèn)題拆解能力，能快速定位并解決 RAG 檢索偏差、YOLO 檢測(cè)漂移等實(shí)際問(wèn)題；
優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)管理與溝通能力，能推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作；
接受出差，適應(yīng)項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)支持需求。
二、AI 開發(fā)工程師（Python 方向）
崗位職責(zé)：
1. AI 模塊開發(fā)與落地
參與 RAG 系統(tǒng)核心模塊開發(fā)，包括文本預(yù)處理、向量索引構(gòu)建、檢索結(jié)果排序、大模型響應(yīng)生成等；
負(fù)責(zé) YOLO 目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)功能實(shí)現(xiàn)，如視頻流幀處理、檢測(cè)結(jié)果后處理（去重、跟蹤）、檢測(cè)數(shù)據(jù)可視化；
基于業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)高效的算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如 RAG 檢索緩存策略、YOLO 檢測(cè)結(jié)果過(guò)濾規(guī)則）。
2. 系統(tǒng)優(yōu)化與維護(hù)
優(yōu)化 RAG 系統(tǒng)性能：提升檢索速度（如索引優(yōu)化）、降低大模型調(diào)用成本（如緩存復(fù)用、精簡(jiǎn)提示詞）；
改進(jìn) YOLO 檢測(cè)效果：參與模型調(diào)參、數(shù)據(jù)清洗與增強(qiáng)，解決實(shí)際場(chǎng)景中的漏檢、誤檢問(wèn)題；
維護(hù)現(xiàn)有 AI 系統(tǒng)，修復(fù) bug，迭代功能（如新增 RAG 多輪對(duì)話支持、YOLO 多類別檢測(cè)適配）。
3. 協(xié)作與文檔
與算法工程師協(xié)作，將科研模型（如改進(jìn)的 YOLO 網(wǎng)絡(luò)、自定義 RAG 檢索算法）工程化落地；
編寫技術(shù)文檔，包括模塊設(shè)計(jì)說(shuō)明、接口文檔、部署流程（如 YOLO 模型 Docker 部署指南）。
任職要求
學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：
本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、軟件工程、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：1-3 年 Python 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，至少參與過(guò) 1 個(gè) AI 相關(guān)項(xiàng)目（如基于 RAG 的問(wèn)答工具、YOLO 目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用）；有開源 AI 項(xiàng)目貢獻(xiàn)者優(yōu)先。
技術(shù)能力：
熟練掌握 Python 及 AI 庫(kù)：LangChain（RAG 開發(fā)）、Ultralytics（YOLO 使用）、NumPy/Pandas（數(shù)據(jù)處理）；
了解 RAG 技術(shù)棧：熟悉至少一種向量數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Milvus/Chroma），理解文本嵌入與檢索的基本原理；
了解 YOLO 目標(biāo)檢測(cè)：能獨(dú)立使用 YOLO 模型進(jìn)行推理，掌握基本的模型調(diào)優(yōu)方法（如調(diào)整置信度閾值、NMS 參數(shù)）；
掌握數(shù)據(jù)庫(kù)操作：熟練使用 MySQL/PostgreSQL，能編寫優(yōu)化 SQL；了解 Linux 環(huán)境開發(fā)與部署；
有 Web 開發(fā)經(jīng)驗(yàn)（Django/Flask + 前端基礎(chǔ)）或機(jī)器學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
綜合素質(zhì)：
具備良好的問(wèn)題解決能力，能獨(dú)立排查 RAG 檢索失敗、YOLO 推理報(bào)錯(cuò)等問(wèn)題；
強(qiáng)學(xué)習(xí)能力，能快速掌握新工具（如新型向量數(shù)據(jù)庫(kù)、YOLO 擴(kuò)展工具）；
良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能清晰表達(dá)技術(shù)思路與進(jìn)展。