崗位職責:
1、 推動AI在IoT領域的應用落地,負責將各類AI模型(尤其是大語言模型)的能力與物聯網平臺、設備和數據流進行集成與優化。
2、提示詞工程與模型調優:
· 負責設計和優化與物聯網場景深度結合的提示詞工程,使大語言模型能精準理解并處理設備數據、告警信息、用戶控制指令等,生成可靠、有用的輸出。
· 基于項目反饋和數據,持續迭代和優化提示詞策略,提升模型在特定場景下的準確性和可靠性。
3、云端模型性能優化與部署:
· 負責云端AI模型(包括LLM API調用和自有模型)的性能優化,關注響應延遲、吞吐量和成本控制。
· 設計與物聯網平臺的高效集成方案,通過API、WebSocket 等協議實現模型與設備間的實時、雙向數據交互。
4、AI驅動的自動化測試體系構建:
· 構建和維護AI相關的自動化測試框架和流程,利用AI技術提升測試效率和覆蓋率。
· 開發針對模型輸出、系統集成、數據流水線的自動化測試腳本,確保整個AIoT系統的穩定性和質量。
5、解決方案交付與支持:
· 深入理解業務需求,將客戶或產品需求轉化為技術可行、經濟高效的大模型解決方案,并負責部署落地。
· 為內部團隊和客戶提供技術支持,解決項目集成中遇到的技術問題。
任職要求:
1、本科及以上學歷,計算機科學、人工智能、機器學習、網絡工程或相關領域專業背景;
2、 AI與機器學習基礎,對神經網絡訓練和優化有基本認知,了解常見的機器學習框架(如TensorFlow, PyTorch)。具有使用Python進行數據處理、API調用和腳本開發的實際經驗;
3、技術棧硬性要求,Python精通: 必須熟練使用Python及相關生態工具(如NumPy, Pandas, Requests等);
4、計算機網絡基礎: 深刻理解HTTP/HTTPS, WebSocket, RESTful API等網絡協議和應用;
5、云服務與API集成: 有使用AWS, Azure, 阿里云等云平臺經驗,并有集成第三方API的實際項目經驗;
6、出色的溝通表達能力:能夠準確理解非技術需求,并將其轉化為技術方案,也能清晰地向各方闡述技術邏輯和方案價值;
7、 強烈的責任心與項目推動力:能確保負責的項目高質量落地。