[广州]前锦网络信息技术（上海）有限公司

职位：大型国企算法岗-2026.9-2027博士
发布时间：2026-07-03
工作地点：广州
信息来源：前程无忧(51JOB)
职位类型：全职
职位描述
福利:上市企业 五险一金 补充医疗保险 带薪年假 带薪病假 定期体检 通讯补贴
职能类别:算法工程师
公司简介：大型上市国有企业，公司主要涉及智能家居、智能汽车、新能源等相关业务领域

有以下4个方向方向
1、【智能家居AI高级研发工程师】
2、【人工智能高级研发工程师】（高端智能装备）
3、【智能材料算法高级研发工程师】数据治理、数据基础设施
4、【AI算法高级研发工程师 】工业视觉或NLP

一、【智能家居AI高级研发工程师】

专业要求：人工智能、计算机相关专业
工作内容：
1、结合智能家电国家质量标准实验室建设，开展智能家居领域AI算法、AI智能体及AI大模型等智能化质量基础技术研究
2、结合公司数智化发展规划，开展AI赋能智能家居检验检测智能化检测技术与AI工具研发
3、申报省市人工智能与智能家居领域专项指南和重点攻关专项
4、组建智能家居人工智能应用质量检测技术团队，赋能智能家居AI检测新业务发展。
工作要求：
1. 工学博士研究生及以上学历，985优先。
2. 英语CET6，具有良好的英语听说能力。
3. 精通人工智能基础理论、AI算法、AI大模型底层技术，能够熟练使用AI工具，具有较强的编程能力；科技创新能力强，在人工智能领域公开发发表过多篇一区SCI高水论文并授权多项发明专利。
4.负责或主要参与过人工智能相关重大课题研究，获得重要科技成果奖者优先。
5. 科研水平高、勇于拼搏，性格外向、沟通表达能力强。

二、【人工智能高级研发工程师（高端智能装备）】
聚焦人工智能技术在高端智能装备领域的深度融合与创新应用，核心研究方向包括但不限于：
- 装备成型过程智能控制：基于机器学习、深度学习（如CNN、Transformer、强化学习、，结合多模态识别技术，实现装备工艺效果（成型/加热/过程、的自主判断、自主决策与动态自主调整，优化工艺精度与效率；
- 装备故障智能预测与诊断：研究故障特征提取、时序预测模型（如LSTM、GRU、、异常检测算法，实现装备故障的提前预警、精准自诊断；
- 智能维护与维修决策：基于知识图谱、强化学习，多模态识别等技术，构建装备故障维修方案生成系统，实现维护策略的自主优化与动态调整；
- AI与装备工程的跨领域融合：探索AI技术与装备设计、成型工艺、运维管理的深度结合，突破现有技术瓶颈，形成创新性技术方案。

专业要求：控制科学与工程、计算机科学与技术、机械工程等相关专业 工作内容：
1、 负责人工智能技术在高端智能装备成型过程、故障诊断、运维管理等场景的核心技术研发，制定研究方案并推进实施；
2、 主导或参与AI算法的设计、开发、调试与优化，结合装备实际应用场景，验证算法的有效性与稳定性，实现技术落地；
3、 配合团队完成装备AI系统的集成与调试，提供技术支持，解决实际应用中的技术问题；
4、 跟踪国内外AI与高端装备领域的前沿技术；指导硕士研究生开展相关研究工作，搭建AI技术研发团队，带领团队开展创新性研究。
5、 参与科研项目的申报与推进，突破技术瓶颈，形成专利、论文等科研成果。
工作要求：
1、精通机器学习、深度学***算法（如CNN、Transformer、LSTM、强化学习等、，能够结合多模态识别、装备数据交互场景，能带领团队设计、优化算法模型，解决装备智能控制、故障预测中的实际技术问题
2、 实践能力：熟练掌握至少一种深度学习框架（TensorFlow、PyTorch等、，具备扎实的Python/C++编程能力，能够独立完成算法的工程化开发、调试与验证，具备多模态数据（视觉、传感器、图纸/CAD等、处理经验。
3、 综合素质：具备良好的逻辑思维、沟通协调能力。有良好的领导力，能凝结团队，责任心强，抗压能力强，愿意投身高端智能装备AI技术的研发与落地；
4、 其他：有高端装备、智能制造相关领域研究或实践经验，具备较强的装备相关数据（电机电流、扭矩、转速等、分析能力，能够快速理解高端智能装备成型工艺、运维流程，将AI技术与装备实际业务场景深度结合，具备较强的英文阅读与写作能力，能够跟踪国际前沿研究成果。

三、【智能材料算法高级研发工程师】数据治理、数据基础设施
熟悉高分子材料数据治理与标准化、AI辅助材料研发中的数据基础设施建设、树脂/涂料构效关系的数据驱动研究。

工作内容：
1、 AI模型开发与优化
（1）主导开发深度学习与强化学习混合模型，精准预测树脂分子结构与性能关联（如Tg、耐候性、机械性能、；
（2）持续优化模型算法，提升性能预测准确率。
2、 数据整合与知识库构建
（1）整合公司历史实验数据、行业文献及客户场景数据，构建结构化树脂性能数据库；
（2）维护数据质量与更新机制，确保数据覆盖耐候性、Tg、机械性能等核心指标。
3、 AI实验方案生成与指导
（1）基于模型输出，智能生成树脂配方优化方案（如单体比例、催化剂配比、单体组成、，指导研发团队开展实验；
（2）分析实验反馈数据，动态迭代模型参数，提升方案有效性。
工作要求：
1、学历与专业背景
具备材料科学与人工智能交叉学科背景者优先（如材料基因组学、计算材料学方向、。
2、工作经验
（1、3年以上AI算法研发经验，其中至少1年聚焦材料/化工领域（如高分子合成、涂料配方、树脂设计等、；
（2、有材料研发数据建模、分子结构预测、工艺参数优化等实际项目落地经验；
（3、具备从数据清洗、模型开发到实验验证的全流程项目主导经验。
3、专业技能
（1、AI技术能力
精通Python编程，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架；
熟悉图神经网络（GNN、、生成式模型（如VAE、GAN、、强化学习在分子设计中的应用；
掌握材料特征工程方法（如分子指纹、SMILES编码、RDKit工具链、。
（2、材料领域知识
熟悉高分子合成原理、树脂反应机理及性能评价体系（如Tg、附着力、耐候性、。
（3、工具与平台
熟练使用RDKit、DeepChem、Materials Project等材料计算工具；
具备SQL/NoSQL数据库操作能力，能独立构建结构化材料数据库；
熟悉Git、Docker等研发协作与部署工具。

四、【AI算法高级研发工程师 】工业视觉或NLP
工作内容：
1、研发机器视觉检测算法，支撑检测实验室自动化
2、构建NLP/大模型能力，赋能AI+科研与设计
3、推动高质量行业数据集的建设与标注管理
4、推动模型工程化与业务落地
工作要求：
1、精通PyTorch/TensorFlow，有工业场景视觉项目经验（如缺陷检测、OCR、目标检测、，熟悉模型轻量化与量化部署。
2、掌握大模型微调（LoRA/QLoRA、、向量数据库与RAG架构，了解文本分类、信息抽取等NLP基础技术。
3、具备数据清洗、标注工具使用经验，能够独立搭建数据管理基线与标签体系。
4、熟悉Docker、Kubernetes、MLOps工具链，有从算法到产品落地的完整项目经历优先；具备跨团队沟通能力，能深入理解业务痛点。 公司简要介绍：
公司名称:前锦网络信息技术（上海）有限公司
公司类型:上市公司
公司规模:5000-10000人
公司介绍:“前程无忧”(Nasdaq: JOBS)是国内一个集多种媒介资源优势的专业人力资源服务机构，创始人为甄荣辉 。它集合了传统媒体、网络媒体及先进的信息技术，加上一支经验丰富的专业顾问队伍，提供包括招聘猎头、培训测评和人事外包在内的全方位专业人力资源服务，现在全国25个城市设有服务机构。2004年9月，前程无忧成为***个在美国纳斯达克上市的中国人力资源服务企业，是中国最具影响力的人力资源服务供应商之一。测试测试