中联重科
AI算法工程师
AI算法工程师
发布于 12 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai产品化
Rag
大模型
数据闭环
机器学习
模型工程化
深度学习
算法中台
算法架构
值不值得投
薪资怎么样
3.1万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招 · 其中机器学习工程 3 个
市场机会
选择不多
长沙 · 机器学习工程 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于中联重科的算法团队，负责公司机器学习、深度学习和大模型能力的建设，制定技术路线，推动算法在业务场景中实现产品化
你需要搭建数据闭环和模型工程体系，并与产品、研发、业务团队协同，把 AI 方案从验证推进到上线，属于偏架构与落地的高级算法岗位
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、统计、人工智能等相关专业，5 年以上算法相关经验，其中 2 年以上算法架构或技术负责人经验
熟悉机器学习、深度学习、大模型、RAG、Agent 等技术体系，具备算法方案设计、技术选型和架构落地能力
具备算法平台、算法中台或模型工程化经验，理解模型训练、部署、评估、监控和迭代全流程
具备较强的业务理解能力和技术产品思维，能够将算法能力转化为可落地的业务价值
具备良好的跨团队沟通和项目推动能力
工作职责
负责部门算法能力建设，结合业务目标制定算法技术路线和阶段性落地规划
负责机器学习、深度学习及大模型相关技术的预研、选型、建模、优化和业务应用
推动算法模型在实际业务场景中的项目化、产品化落地，持续提升模型效果、稳定性和可解释性
负责算法数据体系建设，推动数据采集、标注、清洗、评估和反馈闭环，提升模型训练与迭代效率
与产品、研发、业务团队协同，识别高价值 AI 应用场景，推动方案从验证到上线
优先资格
有大模型应用、AI 智能体、算法风控、推荐系统或行业算法落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术栈覆盖机器学习、深度学习、大模型、RAG、Agent，处在当前 AI 技术前沿，技能保值性强
- 岗位职责包含技术路线规划与架构设计，成长空间大，不只是单纯调参
- 背靠工程机械头部企业，拥有丰富真实业务场景与数据资源，利于做出可量化的落地成果
- 岗位同时要求算法深度与工程化、产品化能力，对综合能力要求高，落地压力较大
- 制造业业务场景与互联网差异大，需要快速理解行业逻辑，跨团队沟通成本较高
- 需兼顾研究预研与业务交付，节奏与资源平衡具有一定挑战
- 适合有 5 年以上算法经验、做过算法架构或技术负责人，既懂模型又懂工程化与业务落地，希望在实体产业中做大模型与 AI 应用的资深算法人才
- 横向可在算法架构、算法平台或 AI 中台方向深耕，成长为技术专家或架构负责人
- 纵向可向算法团队负责人、AI 技术负责人乃至数字化管理岗发展
- 随着大模型与智能体在工业场景的渗透，具备行业算法落地经验的人才在制造业数字化转型中稀缺度高
- 负责部门算法能力建设，制定算法技术路线和分阶段的落地规划，统筹机器学习、深度学习与大模型方向
- 推进机器学习、深度学习、大模型、RAG、Agent 等技术的预研、选型、建模与优化，并把模型落到实际业务场景
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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