AI模型工程师（武汉）
岗位职责：

1、负责工业视觉质检场景下的数据集构建、包括缺陷样本采集方案设计、标注规范制定、数据清洗与增强策略实施，完成数据预处理流水线搭建；

2、参与质检等视觉模型和行业垂域模型的算法开发、训练优化（如预训练、微调等）及性能提升；

3、负责建立并维护模型评测体系，除mAP、Recall等常规指标外，重点关注质检领域的漏检率、过杀率、推理时延等产线关键指标，编写自动化评测脚本，形成模型迭代的闭环反馈机制；

4、团队合作，解决模型训练稳定性、效率及实际应用中的技术问题。

岗位要求：

1、计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业；

2、熟练使用Python/Java，掌握PyTorch/TensorFlow框架，熟悉Git等开发工具；

3、深入理解Transformer、DeepSeek、LLaMA等模型架构，掌握注意力优化、位置编码等核心模块实现；

4、有开源大模型项目经验（如LLaMA、ChatGLM、InternLM等）或分布式训练框架（Megatron、DeepSpeed）使用经验优先；

5、熟悉大模型训练全流程，包括数据清洗、预训练、指令微调、模型评估等；

6、了解大模型推理优化工具（如vLLM、TensorRT）、多模态模型（如CLIP、LLaVA）或轻量化技术（如QLoRA）。

加分项：

1、有AI领域研究经验的论文发表者，或参与过具身智能、机器人控制等跨领域项目；

2、ACM/NOI获奖、Kaggle竞赛排名靠前，或在Hugging Face等平台有开源项目贡献；

3、较强的逻辑思维、沟通能力及技术热情，能快速学习新技术并解决复杂问题。

备注：该岗位需要上机考试，考试语言java、python任选其一。