AI算法研发工程师

岗位职责：

面向高尔夫领域的AI技术研究与应用落地，涵盖但不限于以下方向：

-挥杆动作解析与训练数据建模（提取姿态、节奏、稳定性等关键特征并进行量化评估）

-多模态数据融合分析（整合球杆、球体、视频、传感器等数据），支持训练反馈与成效追踪

-球场环境感知与场景理解（地形、障碍、气候等因素识别）及策略推演（击球建议、风险判断、可视化输出）

-虚拟角色驱动与交互实现（基于真实运动数据的动作还原与沉浸式体验构建）

-训练/策略/评估报告自动化生成与多端导出（适配学员、教练、运营方的不同视角需求）

-语音与对话系统开发（任务引导、自然问答、语音控制等功能实现）

-高尔夫领域知识体系搭建与检索增强（覆盖教学方法、规则条款、装备信息、战术逻辑等内容）

-跨团队协同推进：与引擎、移动、后端及数据团队紧密配合，完成从技术验证到产品上线的全流程，平衡性能与用户体验

-工程规范与交付质量：遵循代码规范、测试覆盖、监控告警与文档沉淀，在不泄露核心实现的前提下提供稳定可用的服务能力

任职资格：

-硬性要求（必须满足）

-学历要求：本科及以上学历，硕士优先；985院校背景优先

-工作经验：具备1–3年相关工程或研究经历（能力突出者可适当放宽）

-编程与工程能力：熟练掌握Python，具备良好的软件工程习惯（包括代码评审、单元测试、文档编写）；能将算法封装为服务接口（熟悉FastAPI或gRPC其中之一）

-机器学习基础：扎实掌握统计学、优化方法、特征工程与模型评估流程，能够独立完成从离线实验到线上A/B测试的闭环验证

-数据处理与系统认知：至少熟悉一种向量数据库（Milvus或Qdrant）和一种常规数据库（PostgreSQL/Timescale/Redis任选），掌握对象存储与日志系统的使用

-协作沟通：具备清晰的技术表达能力，能高效对接跨职能团队，可阅读和编写OpenAPI或proto接口文档

-个人特质：认同高尔夫智能化发展方向，学习能力强，富有创新意识，对结果负责，能在关键阶段承担高强度工作

-加分项（具备以下一项或多项者优先）

-具备C++/CUDA性能调优或几何/物理仿真经验；有Numba或并行计算实践

-掌握TypeScript/NestJS或Go，具备中高并发服务开发经验；熟悉Kafka/NATS消息队列编排

-了解gRPC/HTTP/2协议设计，具备幂等性、重试机制与requestId追踪的实践经验；熟悉K8s部署、CI/CD流程及Prometheus/Grafana监控体系

-有RAG实际项目经验：包括嵌入模型（如BGE/M3E）、召回排序策略、评测基准建设等环节

-参与过运动数据分析、视频理解或多传感器融合类项目；对高尔夫运动有一定了解或兴趣者更佳