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
全职员工仅现场办公工业工程
工业工程
Llm
Nlp
Pytorch
Rag
Tensorflow
工业工程
机器学习
深度学习
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国企业，AI前沿技术，薪资较高，但现场办公，WLB一般。
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。
薪资怎么样
28K
比工业工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 180 个在招 · 其中工业工程 38 个
市场机会
选择适中
沈阳 · 工业工程 · 14 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于德科斯米尔沈阳公司，主要负责工业工程领域的生产工艺规划与实现，同时深度参与AI算法与大模型应用开发，包括机器学习、深度学习、NLP、LLM微调与推理优化等
你将负责从数据挖掘、模型训练到部署的全流程，并参与内部标准制定与培训，是技术与工业场景结合的复合型岗位
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、NLP等领域的算法设计与开发，构建定制化AI解决方案
负责数据挖掘、特征工程、模型训练与调优，提升模型性能
探索LLM在对话系统、知识图谱、内容生成、智能推荐等场景的应用，推动大模型技术落地
设计实现Prompt Engineering方案，结合LangChain、LlamaIndex等工具构建企业级AI应用系统
熟悉数据处理技术及工具，利用机器学习算法完成数据聚类分布，支撑LLM微调数据集
优化LLM推理流程，利用vLLM、Ollama、TGI等框架提升性能，掌握量化、蒸馏等轻量化技术
参与大模型继续预训练、微调、RAG、Agent适配，提升垂直领域表现
管理AI模型全生命周期，从训练、调参、测试到部署，确保生产环境稳定性
担任专业领域内外部联络人，参与内部工作组协作
编制内部文件并按需进行内部汇报
识别培训需求，规划并实施内部及外部培训
协助制定并优化专业领域内部标准与流程
观察专业领域趋势，制定方案并提出行动建议
主要开展概念性工作
管理、控制和协调子项目，监控项目执行与目标达成
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
- 德科斯米尔作为跨国巨头，平台稳定，资源丰富
- 岗位结合工业工程与AI，技术前沿，发展空间大
- 沈阳生活成本较低，薪资竞争力强
- 工作内容涉及多领域，需要快速学习新知识
- 需适应跨国公司的沟通方式，英语要求高
- 适合具备AI算法和大模型经验，且对工业制造场景感兴趣，愿意在沈阳长期发展的技术人才
缺点 / 挑战
- 可能面临跨部门协作和项目管理的压力
角色解读
- 可向AI算法专家或大模型架构师方向发展
- 可晋升为技术团队负责人或项目经理
- 可跨领域发展，将AI技术应用于工业制造、智能制造等方向
- 负责生产工艺的规划与实现，同时主导AI算法和大模型应用开发，包括机器学习、深度学习、NLP等
- 构建企业级AI应用，如对话系统、知识图谱、内容生成等，并推动大模型技术落地
- 优化模型推理性能，利用vLLM、Ollama等框架，并掌握量化、蒸馏等轻量化技术
- 管理AI模型全生命周期，从训练到部署，确保生产环境稳定
- 精通Python，熟悉Pandas、Scikit-learn等数据处理工具
- 扎实的数学基础，掌握线性代数、概率统计、最优化理论
- 熟练掌握至少一种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MindSpore
- 具备大模型应用开发经验，熟悉RAG、Agent、LangChain等
申请策略
- 了解德科斯米尔的业务和沈阳工厂情况
- 准备展示AI项目如何落地和产生实际价值
- 突出AI项目经验，尤其是大模型应用、RAG、Agent等
- 强调Python编程和深度学习框架的熟练度
- 展示工业工程或制造领域的项目经历
- 补充学习LangChain、LlamaIndex等大模型工具
- 熟悉vLLM、Ollama等推理框架
- 提升英语沟通能力，特别是技术文档阅读和汇报
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经历，突出个人贡献和成果
- 结合具体技术细节，如量化、蒸馏、RAG等，展示深度
- 强调业务价值，说明AI如何解决实际问题
- 请介绍你主导的AI项目，如何设计算法和部署？
- 你如何优化LLM推理性能？
- 你如何将AI技术应用于工业场景？
- 你如何处理数据清洗和特征工程？
- 你如何与跨部门团队协作？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
跨国巨头企业，薪资水平较高，福利完善，但具体薪资未披露。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI前沿技术，包括大模型、RAG等，提供持续学习和培训机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、NLP、LLM、RAG、LangChain
成长机会继续教育、培训
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在沈阳，现场办公，未提及弹性工作，但沈阳生活节奏相对较慢。
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
70中等
汽车行业稳定，岗位推动AI在工业场景的应用，具有实际价值。
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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