德科斯米尔
Industrial Engineering ES
Industrial Engineering ES
发布于 2 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
Prompt Engineering
Pytorch
Rag
Tensorflow
Vllm
大语言模型(Llm)
模型部署
特征工程
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿大模型技术栈、外企规范平台、侧重研发落地与项目协同
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.0万
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
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招 · 其中机器学习工程 10 个
市场机会
选择不多
沈阳 · 机器学习工程 · 10 个在招
职位详情
关于这个职位
负责机器学习、深度学习及大语言模型（LLM）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
独立完成数据挖掘、特征工程、模型训练调优及全生命周期管理，并探索RAG、Agent等前沿技术在企业级场景的落地应用
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、数学、工业工程、人工智能应用等相关专业
扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率统计和最优化理论
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或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
计划和实现现有产品和新产品的生产工艺
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
独立完成数据挖掘、特征工程、模型训练与调优，提升模型在准确率、泛化能力和实时性等方面的表现
探索LLM在对话系统、知识图谱、内容生成等场景的应用
设计Prompt Engineering方案，结合LangChain、LlamaIndex构建企业级AI应用
利用vLLM、Ollama、TGI优化推理流程，掌握量化蒸馏技术
参与大模型预训练、微调、RAG及Agent适配
管理AI模型全生命周期，确保生产环境稳定高性能
担任专业领域内外部联络人，编制文档并进行内部汇报
规划实施复杂主题的内外部培训
协助制定优化内部标准与流程
开展概念性工作，进行复杂分析以优化流程
管理控制协调子项目，监控执行与目标达成
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦前沿大模型技术栈，接触企业级真实业务场景，平台规范且技术视野开阔
- 适合对AI大模型有浓厚兴趣、具备扎实编程与数学基础、渴望在制造业数字化转型中发挥技术价值的求职者
缺点 / 挑战
- 需兼顾算法研发与生产工艺落地，跨部门协作与多任务并行压力较大，技术迭代快需持续学习
角色解读
- 可向高级AI算法专家、AI架构师或技术团队负责人方向发展，深耕垂直行业大模型应用
- 负责AI算法与大模型技术的研发落地，包括模型训练、调优、推理加速及企业级应用搭建
- 精通Python与主流深度学习框架，扎实掌握数学基础与数据结构，熟悉LLM生态工具链（LangChain/RAG/vLLM）
申请策略
- 提前了解德科斯米尔在汽车内饰与线束领域的业务布局，准备技术案例时侧重展示算法如何赋能实际生产或业务流程
- 突出2个以上完整AI项目的全流程经验，详细列出使用的框架、优化指标及业务成果
- 强化LLM微调、RAG架构设计及推理加速实战能力，补充工业场景数据清洗与特征工程经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出技术选型依据、性能优化手段及可量化的业务收益
- 请分享一个你主导的LLM应用落地项目，遇到的最大挑战及如何解决？
- 如何在资源受限环境下优化大模型推理延迟与吞吐量？
- 针对特定垂直领域，你会如何进行数据构建与模型微调？
- 复习Transformer架构、注意力机制及常见微调方法（LoRA/P-Tuning），准备1-2个能体现工程化落地能力的代码或架构图
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
薪资符合沈阳地区市场中上水平，岗位提供规范的薪酬结构，整体稳定性较好。
薪资信号市场水准 (2.0千–4.0万/月)
成长发展
85较高
技术栈高度前沿，涵盖LLM、RAG、Agent及推理优化，提供内部培训与项目主导机会，成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、LLM、RAG、LangChain、vLLM
成长机会规划并实施复杂主题的内部及外部培训、识别公司内部本领域持续教育需求
业务类型profit_center
工作生活
60中等
岗位涉及多项目协调与技术攻坚，可能存在阶段性高强度投入，具体作息安排需以实际沟通为准。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
致力于将前沿AI技术融入汽车制造与内饰创新，推动产业智能化升级，具有明确的商业与技术价值导向。
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
德科斯米尔 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs