职责描述
一、岗位职责
1. AI 诊断模块(Agent)开发:参与构建 AI 诊断 Agent,包括输入解析、任务拆解、推理链生成;设计并实现 LLM 调用流程;实现 Prompt Engineering、意图识别、故障描述解析等能力;将 LLM 与图谱(Neo4j)结合,实现故障因果链推理;对模型进行调参和微调。
2. 数据解析与场景处理:清洗结构化输入数据,转成 AI/图谱可用格式;协助构建故障案例库、场景映射字典。
3. 图谱推理能力接入:调用 Neo4j 查询(Cypher)获取 Fault/Signal/Cause 等节点;将图谱输出结果转化为 Agent 推理链;参与图谱修正/更新、实体对齐、原因链测试。
4. 参与诊断规则引擎开发:构建基础规则引擎,将规则结果与 LLM 推理融合。
5. AI 诊断 Demo/原型系统构建:参与构建用于内部/外部展示的 Demo;参与可视化路径展示。
二、岗位要求
1. 专业要求:计算机科学、软件工程、人工智能、电子信息工程、自动化等相关专业,本科及以上学历在读学生,预计实习时长不少于6个月。
2. 技术能力:
• 熟练掌握 Python 编程语言,具备良好的编程逻辑和代码编写规范,有实际项目开发经验者优先(LLM 调用 / API / 数据处理)
• 对 LLM、RAG、Agent 等技术有基础理解,有至少一种大模型调用经验,具备Prompt Engineering基础
• 能编写简单数据处理脚本
• 自驱动、愿意学习三电/车辆系统基础知识
• 有以下任一方向经验更佳:
o 知识图谱(Neo4j/NebulaGraph)
o Agent 框架(LangChain / LlamaIndex / Transformers Agents)
o 规则引擎 / 逻辑推理 / Workflow Engine
3. 语言能力:具备良好的英语读写能力,能阅读英文领域资料。
4. 其他要求:
• 具备较强的学习能力和问题解决能力,能够快速适应新的技术和工作内容。
• 工作细致认真,有良好的责任心和团队协作精神,能够在团队中有效沟通与合作。
5. 加分项:
• 擅长模型微调
• 数据处理具备非结构化清洗能力
• 最好具备车辆领域经验