招募AI产品领军者与大模型算法专家
01
AI-Native产品负责人
岗位定位
我们专注于工业视觉领域，正积极拓展工业视觉AI原生赛道，现诚聘一位在打造成熟AI-Native产品方面经验丰富、深刻理解工业视觉行业痛点的核心人才。要求能将AI视为产品的“心脏”与“大脑”，而非简单的“外延”，聚焦于工业视觉应用场景（如瑕疵检测、尺寸测量、视觉引导、分拣识别等），主导工业视觉AI-Native新产品的从零到一的创新孵化与落地。旨在为团队带来前沿的产品理念，推动工业视觉业务实现从“传统算法自动化”向“AI原生智能化”的跨越，成为公司工业视觉AI原生产品创新的关键驱动者。
核心工作职责
1.新产品创新与规划：深入洞察AI技术（包括大模型、Agent、RAG、视觉大模型等）在工业视觉领域的潜能与应用场景。结合工业视觉行业趋势及工厂实际生产需求（如3C、汽车制造、半导体、新能源等细分领域），独立构思工业视觉AI-Native新产品的创意、核心机制及产品规划。打破传统工业视觉产品思维定势，创造具备“生成式缺陷检测、易于操作、高度场景适应性、精准推理”特点的创新产品，实现工业视觉AI原生产品从无到有的突破。
2.AI-Native产品全生命周期管理：负责工业视觉AI-Native产品从需求发掘（紧密结合工厂质检、生产流程、设备联动等实际需求）、Prompt工程设计、交互模式定义（适应工业场景操作习惯，以LUI/CUI为主）、功能迭代到商业化推广的全过程。核心在于围绕视觉大模型和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、产品多样性、高速生产等），确保产品在剥离AI后仍具核心竞争力，区别于传统“AI+工业视觉”的改良模式。
3.跨团队协同落地：与算法、研发、设计、运营等团队紧密协作，清晰传达产品需求和AI原生产品的设计理念，推动技术方案的实施，解决产品开发过程中的跨部门协作难题，确保产品按时上线并达到预期用户体验。
4.产品优化与迭代：建立AI产品的闭环数据流程（采集→标注→训练→反馈→迭代），密切关注产品上线后的用户反馈及使用数据，结合大模型技术发展趋势，持续优化产品功能、交互体验及商业价值，打造具备长期竞争力的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最新动态（如工业视觉大模型、标杆AI视觉检测产品）、技术进展和商业模式创新。深入理解工业视觉细分场景（3C、汽车、半导体等）的痛点与需求，提炼可行的工业视觉AI原生产品构想，为公司产品战略提供决策支持，引领团队紧随工业视觉AI原生赛道的发展趋势。
硬性要求：
1. 本科及以上学历，拥有3年以上产品经理经验，其中至少1-2年负责AI-Native产品从零到一的完整打造经验，且具备工业视觉领域相关产品经验（需提供可验证的项目案例，明确自身在项目中的核心贡献，重点体现AI作为产品核心驱动力，并贴合工业视觉场景如缺陷检测、视觉引导等，而非附加功能）。
2. 深刻理解AI-Native产品的核心特征，能清晰区分AI-Native与“AI+”产品的不同。熟悉大模型（特别是视觉大模型）的基本原理和能力边界，了解RAG、微调、Agent、机器视觉算法等前沿技术架构，能够将AI技术与工业视觉场景深度融合，转化为解决工厂实际问题的产品价值。
3. 具备卓越的产品创新能力和逻辑思维，能够基于工业视觉行业的痛点，独立提出可落地的AI原生新产品设想，不拘泥于传统工业视觉产品框架。擅长从工厂用户需求和AI技术可能性出发，设计符合工业场景、“去GUI化、生成式、高智能、高精准”的AI原生产品形态。
4. 拥有出色的跨团队沟通协调能力，能高效协同算法、研发团队，清晰阐述AI原生产品的设计逻辑，推动技术方案的实现。具备复杂项目协同落地经验者优先。
加分项：
1. 拥有工业视觉大模型相关产品、AI Agent在工业场景的应用、工业AIGC视觉产品（例如缺陷生成、视觉方案自动化设计等）的打造经验者优先；具备3C、汽车制造、半导体等工业视觉细分场景的产品经验者优先。
2. 具备基础的技术理解能力，熟悉Prompt工程、模型评估指标（如AUC、召回率等），能够与算法团队深入探讨技术实现方案者优先。
3. 拥有创业公司AI产品负责人经验，或主导过AI原生产品的商业化落地，能独立承担产品战略规划者优先。
4. 对工业视觉领域有深刻理解，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）的痛点，创造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潜力，涵盖图像识别、自然语言处理、多模态融合等多个方向；
2.算法设计与落地：参与大模型算法的设计、实现与部署，结合工业场景需求，构建高效、可扩展的AI解决方案，推动技术在实际业务中的应用落地；
3.技术前沿探索：紧跟大模型领域的最新研究动态，结合工业场景特性，探索大模型在工业检测、预测、优化等方面的创新应用。
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、自动化等相关专业背景。拥有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）有深刻理解，具备大模型训练、微调、部署的实践经验；
3.算法与数学基础：拥有扎实的数学基础和算法设计能力，能够针对复杂的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前沿技术抱有强烈兴趣，能够将创新技术应用于实际业务场景。
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：参与过大模型相关的开源项目，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竞赛中获得过优异成绩；
4.工业AI经验：拥有工业领域AI项目经验，熟悉工业检测、预测、优化等应用场景。
我们提供：
获得在工业AI领域最前沿技术研究与应用的机会；
与顶尖技术团队协同工作，共同推进大模型技术在工业领域的创新与落地。