一、IT程序设计工程师：
1、参与分析项目需求；
2、协助开发人员完成项目开发落地；
3、对各个系统间的数据能通过工具进行自动流转处理；
4、对接园区三方系统，负责三方系统部署的全流程跟踪；
5、按照要求完成相关开发文档的整理与编写。

二、AI算法工程师：
1、算法开发与优化：负责大语言模型、机器学习、深度学习、在线学习等AI算法的设计、开发和优化工作；
2、系统集成：将AI算法、大语言模型与制造业的生产线、质量控制、供应链管理等环节进行集成，实现智能化升级；
3、数据分析：利用机器学习算法、大语言模型对生产数据进行分析，以优化生产流程和提高效率；
4、预测性维护：利用机器学习、大语言模型进行预测性维护，分析设备数据以预测潜在故障，减少停机时间；
5、质量控制：开发智能质检系统，利用计算机视觉、图像等技术进行产品质量检测，提高产品质量；
6、研发支持：在产品设计和研发阶段，利用AI技术进行仿真和优化，加速产品开发流程。

一、IT程序设计工程师：
1、熟悉人脸识别，指纹识别，掌纹识别，虹膜识别等其中至少一种的工作原理；​
2、熟练掌握一种数据同步的工具；​
3、掌握 Oracle、SQL server、My SQL 等常见数据库的基础操作；​
4、熟悉AI行为识别技术；​
5、能适应长期出差海外派驻等；
6、须有强烈的责任心与内在驱动力。

二、AI算法工程师：
技能要求：
1、扎实的数学基础：包括线性代数、概率论与统计学、优化理论等，能够理解并实现复杂的算法模型；
2、机器学习与深度学习：熟悉主流算法（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等），并具备模型设计和调优能力；
3、自然语言处理（NLP）：了解大语言模型的原理及应用，能够进行文本分析、语义理解等任务；
4、计算机视觉：熟悉图像处理技术、目标检测、分类、分割等算法，并能应用于质量控制场景；
5、工业数据处理与分析：具备处理制造业相关数据的能力，包括数据清洗、特征工程、数据分析和可视化等；
6、预测性维护技术：了解时间序列分析、异常检测、故障诊断等方法，并能够结合机器学习进行模型构建；
7、系统集成与开发：熟悉AI算法的工程化实现，具备将模型部署到实际生产环境的能力，包括API设计、服务化封装等；
8、编程能力：熟练掌握Python编程语言，熟悉相关框架（如PyTorch、TensorFlow、OpenCV等）；
9、版本控制与协作开发：了解Git、GitHub/GitLab等工具的使用，具备良好的代码管理和团队协作经验；
10、云计算与容器化技术：了解主流云平台（如AWS、Azure、阿里云）和容器化技术（如Docker、Kubernetes），能够将模型部署到生产环境中；
素质要求：
1. 逻辑思维能力：具备较强的逻辑分析能力和问题解决能力，能够快速理解业务需求并转化为技术解决方案；
2. 学习与创新能力：对新技术保持敏感性，能够持续学习和探索前沿AI技术，并将其应用到实际项目中；
3. 沟通协作能力：能够与团队成员、跨部门人员有效沟通，具备良好的团队合作精神和项目管理意识；
4. 工程化思维：注重代码质量和系统稳定性，能够在复杂业务场景下设计高效的解决方案；
5. 结果导向：以目标为导向，能够高效完成任务，并关注实际应用效果。
其他要求：
1. 熟悉工业生产流程、质量控制体系或供应链管理等相关知识者优先；
2. 有相关领域的科研经验或项目实践经验者优先（如机器学习竞赛、智能制造项目等）；
3. 对AI技术在制造业中的应用充满热情，愿意深入理解业务场景并推动技术落地。