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职位描述
负责将前沿的大模型/AI技术融入钢铁垂直业务领域，赋能钢铁研产供销服转型。你的成功标准不是论文或模型参数，而是高炉炉温预测的稳定性、生产能效的量化提升、以及一套能够让一线工长信任的数字化产品。 带领技术团队打通“算法与工程”、“AI与物理机理”的壁垒。
【关键职责】
- 工程化体系重构：
- 组建并领导高效的工程团队。
- 构建工业级 AI 流水线，实现从离线建模到在线推理的自动化闭环。
- AI 与工业机理融合：
- 主导“机理+数据”双驱动模型架构设计。将热平衡、物料平衡等物理约束引入AI模型，解决模型“不收敛”和“反直觉”的问题。
- 与业务专家深度协同，将碎片化的专家经验转化为可计算的特征工程和逻辑防火墙。
- 产品化交付与迭代：
- 负责从“单点算法验证”向“标准化软件产品”的转型，建立可复用的工业智能化模块。
- 数据战略与攻坚：
- 针对钢铁行业数据采集慢、噪声大的现状，设计轻量化、非侵入式的数据获取方案。
- 利用合成数据、迁移学习等技术解决冷启动问题，并推业务的基础数据采集标准化。
【任职要求】
- 教育与经验背景：
- 计算机、自动化或相关专业硕士及以上学历。
- 10 年以上算法研发及技术开发经验，5 年以上技术管理经验。有知名 AI 公司或大型制造业数字化转型背景者优先。
- 技术深度：
- 精通大模型（LLM/Agent）、深度学习、时序预测等技术，并有实际的工业落地案例。
- 深厚的工程架构功底，能够指导团队进行高并发、高可用的工业系统设计。
- 行业认知：
- 对流程工业（钢铁、化工、电力等）有深刻理解。不畏惧高炉旁的灰尘，能听懂工长的方言。
- 认同“AI 不是万能的”，理解工业场景中安全与稳定高于一切的原则。
- 软技能：
