招聘｜诚聘AI原生产品负责人及大模型算法工程师

01

AI-Native产品负责人

岗位定位

我们长期专注于工业视觉方向，当前正加速切入工业视觉AI原生赛道，现寻求一位拥有成熟AI-Native产品建设经验、理解工业视觉行业痛点的关键人才。希望以AI作为产品的“核心中枢”与“智能引擎”，而不是简单叠加的“外围能力”，围绕工业视觉场景（如缺陷检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），牵头完成工业视觉AI-Native新产品从0到1的创新孵化与落地实施，为团队带来前沿的产品方法论，推动工业视觉业务从“传统算法自动化”迈向“AI原生智能化”的代际升级，成为公司工业视觉AI原生产品创新的重要驱动力。

核心工作职责

1.新产品创新与规划：深入理解AI技术（大模型、Agent、RAG、视觉大模型等）在工业视觉领域的能力边界及适用场景，结合工业视觉行业发展趋势和工厂真实生产需求（如3C、汽车制造、半导体、新能源等细分领域），独立输出工业视觉AI-Native新产品的创意构想、核心机制与产品规划，突破传统工业视觉产品框架，打造具备“生成式缺陷检测、低使用门槛、强场景适配、高精度推理”等特性的创新产品，推动工业视觉AI原生产品从0到1的落地实现。

2.AI-Native产品全生命周期管理：主导工业视觉AI-Native产品从需求挖掘（贴近工厂质检、生产流程、设备联动等真实场景）、Prompt工程设计、交互方式定义（符合工业场景操作习惯，以LUI/CUI为主）、功能迭代到商业化落地的完整流程，围绕视觉大模型与AI推理能力构建产品核心价值，适应工业复杂环境（如光照干扰、产品多样化、高速生产等），确保产品一旦脱离AI便无法形成核心竞争力，区别于传统“AI+工业视觉”产品的优化思路。

3.跨团队协同落地：与算法、研发、设计、运营等团队紧密协作，准确传达产品需求及AI原生产品设计理念，推动技术方案顺利落地，解决产品开发中的跨部门协同问题，确保产品按期上线并达到预期体验效果。

4.产品优化与迭代：建立AI产品的数据闭环体系（采集→标注→训练→反馈→迭代），跟踪产品上线后的用户反馈与使用数据，结合大模型技术演进趋势，持续优化产品功能、交互体验和商业价值，打造具备长期竞争优势的AI原生产品。

5.行业与技术洞察：持续关注全球AI-Native领域及工业视觉行业的前沿趋势（如工业视觉大模型、AI视觉检测标杆产品）、技术突破和商业模式创新，深入理解工业视觉细分场景（3C、汽车、半导体等）的痛点和需求，沉淀可落地的工业视觉AI原生产品思路，为公司产品战略提供支持，带领团队紧跟工业视觉AI原生赛道的发展方向。

硬性要求：

1. 本科及以上学历，3年以上产品经理经验，其中至少具备1-2年AI-Native产品从0到1完整打造经验，并拥有工业视觉相关产品经验（需提供可验证项目案例，清楚说明个人在项目中的核心职责，需体现AI是产品的核心驱动，并贴合工业视觉场景，如缺陷检测、视觉引导等，而非附属功能）。

2.深刻理解AI-Native产品的核心特征，能够明确区分AI-Native与“AI+”产品的差别，熟悉大模型（尤其是视觉大模型）的基本原理与能力边界，了解RAG、微调、Agent、机器视觉算法等前沿技术架构，能将AI技术与工业视觉场景深度融合，转化为解决工厂真实痛点的产品价值。

3.具备极强的产品创新能力与逻辑分析能力，能够结合工业视觉行业痛点，独立提出可落地的AI原生新产品方案，不受传统工业视觉产品框架限制，擅长从工厂用户需求与AI技术可能性出发，设计适用于工业场景、“去GUI化、生成式、高智能、高精度”的AI原生产品形态。

4.具备优秀的跨团队沟通与协调能力，能够高效联动算法、研发团队，清晰传递AI原生产品的设计逻辑，推动技术方案落地，有复杂项目协同落地经验者优先。

加分项：

1.有工业视觉大模型相关产品、AI Agent在工业场景中的应用、工业AIGC视觉产品（如缺陷生成、视觉方案自动设计等）建设经验者优先；具备3C、汽车制造、半导体等工业视觉细分场景产品经验者优先。

2.具备基础技术认知，了解Prompt工程、模型评估指标（AUC、召回率等），能够与算法团队深入讨论技术实现方案者优先。

3.有创业公司AI产品负责人经历，或主导过AI原生产品商业化落地，能够独立负责产品战略规划者优先。

4.对工业视觉领域有深入认知，熟悉工厂生产流程、质检标准、设备联动逻辑，能够结合工业视觉细分场景（如3C外观检测、汽车零部件测量、半导体缺陷识别等）痛点，打造AI原生解决方案者优先。

02

大模型算法工程师

岗位职责：

1.大模型研发与优化：负责工业领域大模型的研发、训练及优化工作，探索大模型在工业场景中的应用空间，包括但不限于图像识别、自然语言处理、多模态融合等方向；

2.算法设计与落地：参与大模型算法的设计、实现和部署，结合工业场景需求，构建高效且可扩展的AI解决方案，推动技术在实际业务中的落地应用；

3.技术前沿探索：持续跟进大模型领域的最新研究进展，结合工业场景特点，探索大模型在工业检测、预测、优化等方向的应用创新。

任职要求：

1.学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、自动化等相关专业，具有1年以上大模型或深度学习相关经验者优先；

2.技术能力：

熟练掌握Python、C/C++等编程语言，精通PyTorch、TensorFlow等深度学习框架。

对大模型（如DeepSeek、GPT、BERT、Transformer等）有深入理解，具备大模型训练、微调及部署的实践经验；

3.算法与数学基础：具备扎实的数学基础和算法设计能力，能够面向复杂业务场景设计并优化大模型解决方案；

4.学习与创新能力：具备快速学习新技术的能力，对AI前沿技术保持强烈兴趣，能够将创新技术应用到实际业务场景中。

加分项：

1.学术成果：在顶级会议或期刊（如NeurIPS、ICML、CVPR等）发表过大模型相关论文，或拥有相关专利；

2.开源贡献：参与过大模型相关开源项目，或主导过相关技术项目的开发与落地；

3.竞赛经历：在国内外知名AI竞赛中取得过优异成绩；

4.工业AI经验：有工业领域AI项目经验，熟悉工业检测、预测、优化等应用场景。

我们提供：

参与工业AI领域前沿技术研究与应用实践的机会；

与顶尖技术团队协作，共同推动大模型技术在工业领域的创新和落地。