德科斯米尔
Industrial Engineering ES
Industrial Engineering ES
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
沈阳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Llm
Nlp
Pytorch
Rag
Scikit-Learn
Tensorflow
Vllm
AI 估算 · 20k–35k
AI算法岗位，3年以上经验，沈阳地区薪资水平，跨国企业，综合评估月薪2-3.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位是德科斯米尔（DRAEXLMAIER）在沈阳的工业工程ES岗位，实际工作内容聚焦于AI算法与大模型应用开发
你将负责机器学习、深度学习及NLP算法的设计与优化，探索LLM在对话系统、知识图谱等场景的落地，并参与模型从训练到部署的全生命周期管理
适合具备扎实数学基础、精通Python且有3年以上AI研发经验的候选人
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、数学、工业工程、人工智能应用、数学等相关专业
扎实的数学基础，熟悉线性代数，概率统计，最优化理论
精通Python编程语言，熟悉Pandas，Scikit-learn等数据处理工具
熟练掌握TensorFlow，PyTorch，MindSpore等至少一种深度学习框架
具备至少3年AI算法研发或者大模型应用开发相关经验
独立主导或完整参与过至少2个AI项目的算法设计，开发，与落地
英语可作为工作语言
工作职责
负责机器学习，深度学习，自然语言处理(NLP)等领域的算法设计与开发，构建面向业务场景的定制化AI解决方案
负责独立完成数据挖掘，特征工程，模型训练与调优工作，提升模型在准确率，泛化能力，实时性等方面的表现
探索大规模语言模型（LLM）在对话系统，知识图谱，内容生成，智能推荐等应用场景，推动大模型技术在企业级场景的落地
设计实现Prompt Engineering方案，结合LangChain，LlamaIndex等工具构建基于LLM的企业级AI应用系统
熟悉数据处理技术（数据清洗、特征提取）及工具（如Pandas、Scikit-learn），利用机器学习算法完成数据的聚类分布等，支撑结构LLM微调数据集工作
优化LLM推理流程，利用vLLM, Ollama, TGI等推理框架提升服务性能，降低延迟，提高吞吐量
掌握量化，蒸馏等模型轻量化技术
参与大模型继续预训练、微调、RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）领域适配等工作，提升模型在垂直领域的表现
完成AI模型从训练、调参、测试到部署的全生命管理周期管理，确保模型在生产环境中的稳定性与高性能
在其专业领域内担任内部及外部联络人参与内部工作组协作
编制内部相关文件并按需进行内部汇报
识别公司内部本领域持续教育需求
规划并实施复杂主题的内部及外部培训（含国内与国际培训）
协助制定并优化本专业领域的内部标准与流程
观察/识别专业领域趋势以制定方案
提出行动建议（如规划方法等）
在其专业领域内主要开展概念性工作
管理、控制和协调子项目，依据检查清单和绩效指标监控项目执行与目标达成情况
进行复杂分析以优化流程并制定改进措施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国企业平台，技术栈前沿，涉及大模型、RAG等热门领域，职业发展空间大
- 工作地点在沈阳，可能不如一线城市技术氛围浓厚，需要较强的英语沟通能力
- 适合有3年以上AI经验，希望在外企稳定发展，并愿意在沈阳工作的算法工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI算法工程师向高级算法专家或技术管理方向发展，可深入大模型应用领域，成为企业级AI解决方案架构师
- 负责AI算法设计与开发，包括机器学习、深度学习和NLP领域，构建定制化AI解决方案
- 精通Python，熟悉Pandas、Scikit-learn等数据处理工具，掌握TensorFlow、PyTorch等深度学习框架
申请策略
- 了解德科斯米尔在汽车行业的业务，强调AI在工业场景的应用价值
- 突出AI项目经验，特别是大模型应用、RAG、Agent等方向
- 补充LangChain、vLLM等工具的使用经验，强化英语沟通能力
面试指南
- 使用STAR法则回答项目经验，突出技术难点和解决方案
- 请介绍一个你主导的AI项目，如何设计算法并落地？
- 你如何优化LLM推理性能？
- 如何构建RAG系统？
- 如何处理数据不平衡问题？
- 准备大模型应用案例，熟悉LangChain和RAG架构，了解汽车行业AI应用
职位点评
69
综合评分
跨国企业AI算法岗，前沿技术栈，薪资有竞争力，但工作地点固定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、愿意在沈阳发展、对工作地点灵活性要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资水平在沈阳地区有竞争力，但未明确福利，整体补偿性一般。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
涉及大模型、RAG等前沿技术，技能成长空间大，但晋升路径未明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LangChain、vLLM、TensorFlow、PyTorch
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，工作地点在沈阳，灵活性较低。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
汽车行业稳定，但社会影响力一般，创新性中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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