大模型前沿部署工程师（工业场景）

1. 深入调研工业（含制造、能源以及相关行业）企业生产流程与业务痛点，结合大模型与智能体技术设计定制化智能化升级方案（如产品研发、工艺优化、设备预测性维护、供应链决策优化等），输出可行性分析报告与技术路线图。 2. 基于客户场景实现模型的微调与轻量化部署，完成时序数据分析、多模态感知、工业知识库构建等任务，确保算法在公共云、智算云以及边缘 AlStack的高效运行，带动MaaS服务或者智算算力的使用。 3.主导智能体系统的开发与部署，打通智能体与工业设备、工业软件的协同链路，搭建人机协同决策框架，设计合理架构满足客户对实时性、稳定性与安全合规的要求，并且反馈需求或者沉淀代码到大模型与工业Al产品。 4. 定义并跟踪客户业务指标（如研发效率提升、OEE提升、能耗降低、供应链效率提升等），通过数据反馈迭代模型与策略，确保智能化方案达成预期ROI，推动标杆案例规模化复制。 ·职位要求 • 熟练掌握Python/Java编程语言，并具备工程能力与系统思维，有大模型项目落地经验者优先，熟悉阿里云大模型平台（百炼、PAl）、通义系列产品者优先； • 熟悉掌握主流大模型技术栈，包括Context Engineering, RAG, Tool Use, MCP, Agent Workflow、DeepResearch、Agent Skills等典型模 式和相应的工具，有大模型Post training经验者优先。 •熟悉一种或者多种工业垂直模型如工业控制模型、工业时序模型的训练、落地和调优者优先。 •具备工业机理与Al融合经验，设计过混合智能系统方案，主导过复杂系统集成（如工业智能体与 PLC/DCS系统协议打通）者优先。