神州数码26届校招-集团英才-解决方案工程师（机器人）(J21230)
任职要求
1、985、211本科及以上学历，机器人工程、机械自动化、计算机科学、人工智能等相关专业。
2、在校有过机器人相关领域（工业自动化、服务机器人、移动机器人等）的比赛或实习经验。
3、出色的沟通表达能力（书面和口头），能够与不同背景（技术、业务、管理）的受众清晰、高效地交流，能够深入浅出地向不同技术背景的客户讲解复杂技术问题。
4、具备出色的动手能力和演示技巧，热爱技术展示，能够独立完成机器人产品的安装、调试和演示。
5、能够适应经常性的国内短期出差。工作职责
1、深入客户现场，与客户的技术和业务团队沟通，精准识别、分析和梳理其核心痛点、业务目标与技术需求。 2、基于我们代理的机器人产品（如机器人、协作机械臂、AMR/AGV等），独立设计满足客户需求的应用demo和解决方案。 3、主导进行产品功能演示、现场测试（PoC概念验证）及技术讲解，生动形象地展示产品优势和我司方案的竞争力。
1、深入客户现场，与客户的技术和业务团队沟通，精准识别、分析和梳理其核心痛点、业务目标与技术需求。 2、基于我们代理的机器人产品（如机器人、协作机械臂、AMR/AGV等），独立设计满足客户需求的应用demo和解决方案。 3、主导进行产品功能演示、现场测试（PoC概念验证）及技术讲解，生动形象地展示产品优势和我司方案的竞争力。
开发与交付： 参与基于大语言模型（LLM）的AI应用及智能体（Agent）的开发、测试、部署和交付全流程。 场景落地： 与团队协作，将客户需求转化为可行的AI技术解决方案，并在具体业务场景中实现落地。 工具链使用： 熟练运用LangChain、LlamaIndex、AutoGen等主流AI应用开发框架，高效构建应用。 Prompt工程： 设计和优化高质量的Prompt和Chain，以激发大模型的最佳性能，解决复杂任务。 后端集成： 开发API接口，将AI能力与客户的现有业务系统（如CRM、ERP、数据库等）进行集成。 持续优化： 跟踪已交付项目的运行状况，基于用户反馈和数据持续迭代优化AI应用的效果和性能。
1.大模型微调与优化 基于业务场景需求，主导7B/14B等参数量级大模型的微调全流程，涵盖数据清洗、算法选择（如LoRA/QLoRA）、量化压缩（INT4/INT8）及部署优化； 设计参数高效微调方案，优化模型推理效率与成本，推动RAG技术栈（向量数据库/检索增强）在业务中的落地； 跟踪前沿技术（如Diffusion模型、多模态微调），探索模型轻量化与领域适配的创新方案。 2.AI Agent开发与系统集成 构建基于LLM的智能体架构，实现任务规划、记忆管理、工具调用等核心功能，开发符合业务逻辑的Agent交互系统； 集成LangChain、LlamaIndex等开发框架，实现AutoGPT式自主决策能力，优化Agent在复杂场景下的鲁棒性； 推动Agent与数字孪生、数字员工等技术的融合，提升工业检测、智能客服等场景的自动化水平。 3.客户需求转化与方案落地 深度参与客户需求分析，将业务场景（如制造、金融、医疗）转化为可执行的AI技术方案，提供端到端咨询服务； 输出技术文档与API接口，支持跨部门协作与客户侧的技术培训； 监控模型生产环境表现，针对客户反馈持续迭代优化，确保SLA达成与成本可控。
1.大模型微调与优化 基于业务场景需求，主导7B/14B等参数量级大模型的微调全流程，涵盖数据清洗、算法选择（如LoRA/QLoRA）、量化压缩（INT4/INT8）及部署优化 设计参数高效微调方案，优化模型推理效率与成本，推动RAG技术栈（向量数据库/检索增强）在业务中的落地 跟踪前沿技术（如Diffusion模型、多模态微调），探索模型轻量化与领域适配的创新方案 2.AI Agent开发与系统集成 构建基于LLM的智能体架构，实现任务规划、记忆管理、工具调用等核心功能，开发符合业务逻辑的Agent交互系统 集成LangChain、LlamaIndex等开发框架，实现AutoGPT式自主决策能力，优化Agent在复杂场景下的鲁棒性 推动Agent与数字孪生、数字员工等技术的融合，提升工业检测、智能客服等场景的自动化水平 3.客户需求转化与方案落地 深度参与客户需求分析，将业务场景（如制造、金融、医疗）转化为可执行的AI技术方案，提供端到端咨询服务 输出技术文档与API接口，支持跨部门协作与客户侧的技术培训 监控模型生产环境表现，针对客户反馈持续迭代优化，确保SLA达成与成本可控