算法工程师
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算法工程师（工业职业技能提升AI方向）岗位职责1.技能画像构建与挖掘：研发动态技能标签体系，利用聚类、异常检测等算法从生产数据中发现隐性高技能人才，设计学习潜力和技能短板预测模型。2.自适应学习与诊断：实现基于知识图谱、认知诊断或深度知识追踪的细粒度技能薄弱点定位，驱动个性化学习路径的动态生成与更新。3.实时动作与工序识别：开发基于计算机视觉的实操考核自动评分算法，包括姿态估计、动态时间规整、工序识别等，支持AR/VR实训实时纠错与推送。4.多模态内容理解与生成：利用大模型从设备手册、故障码、专家视频中半自动生成课程与考题，建立防幻觉机制和安全约束，保证内容质量。5.云边协同与实时推理：设计边缘端推理方案，满足现场低延迟触发要求（如工序微课推送），并与云端训练、存储协同，兼顾断网容灾。6.数据安全与合规算法：落地数据脱敏、访问隔离、隐私保护算法，确保技能数据合规使用，避免越权推测离职倾向等敏感信息。任职要求1.学历与经验：计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历，3年以上工业或教育场景的算法落地经验。2.机器学习基础：精通常见算法模型，有丰富的聚类、异常检测、时序预测、推荐系统实战经验，能处理非结构化工业数据。3.计算机视觉能力：深入掌握姿态估计、目标检测、动作识别、图像质量鲁棒处理（光照/反光等），能设计自动化评分与复核机制。4.时序与信号处理：熟悉DTW、时序Transformer/LSTM等，能对操作日志、传感器、音频振动等时序数据建模，提取关键差异化特征。5.知识追踪与NLP：熟悉知识图谱、认知诊断模型（如DINA、DKT）或深度知识追踪，有大模型应用、RAG、安全对齐实战经验者优先。6.工程与边端部署：熟练使用Python，掌握TensorFlow/PyTorch，能将模型服务化；理解边缘推理、流处理、延迟容忍和断网缓存设计。7.隐私与安全技术：了解差分隐私、联邦学习、数据脱敏和细粒度权限设计，有相关合规场景实践经验。8.软素质：能将一线工人的操作痛点转化为清晰的算法问题，具备跨团队协作和业务理解力，对AI在产业育人中的价值抱有强烈探索欲。
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