AI & 数字化工程师-XC

职位描述：
我们正在寻找一位具备AI工程和数据分析背景的专家，专注于将AI技术应用于质量工具（如FMEA、QG、8D、APQP）和大数据分析中。您将负责AI代理的部署、大模型的微调及相关数字化解决方案的开发，推动制造、软件与服务领域，大数据的质量管理实现智能化变革。

您将承担构建质量体系的重要任务，借助大模型和AI技术达成以下核心目标：
- 大模型驱动的质量分析：自动处理非结构化质量数据
- 预测性质量控制：提前识别系统性失效与潜在风险
- 智能质量知识中枢：融合FMEA、标准与历史案例，打造可问答、可复用的知识系统

核心职责：

一、AI与大模型在质量领域的应用开发
- 微调开源大模型（如LLaMA、Qwen）以实现故障识别、客户投诉分类、检测报告分析等任务
- 构建基于RAG的质量知识系统，整合企业内外部资源（如FMEA库、国家标准、案例数据库）
- 开发智能Agent、QA问答系统、语义检索工具，提高质量问题的识别、分析和处理效率

二、质量数据平台与算法能力建设
- 开发AI与数字化工具支持QMM工作
- 本地化适配全球和其他事业部的AI/DDQ方案，满足XC/QMM-CN的需求
- 推动质量工作的自动化，提高效率与效益
- 负责AI与数据驱动项目的管理与落地
- 定期监控AI质量应用及车辆数据运行状态，处理不符合项并支持预防质量流程
- 与工程团队合作解决质量数据链路中的技术问题与性能改进
- 对大模型和算法进行微调，确保AI工具达到最佳表现
- 在QMM团队中推广AI和数据驱动理念，开展知识分享
- 支持AS/AC-CN及CP-CN业务单元的数据驱动质量保障落地
- 参与XC全球及BBM-CN / XC-CN AI&DDQ 合作组织
- 持续探索AI与数据驱动在质量战略中的更多应用场景

必备能力：
大模型技术栈：
- 具备LLM微调经验，熟悉LoRA/QLoRA优化技术
- 掌握RAG架构设计与优化
- 精通Prompt编写及质量任务相关的模型评估方法

质量工程基础：
- 2年以上制造/软件/服务领域的质量管理经验
- 精通质量工具：FMEA、QG、8D、APQP

数据与工程能力：
- 精通Python编程，擅长数据处理与模型开发
- 在AWS、Azure、GCP等平台上部署AI服务的经验

加分项：
- 有质量场景中大模型项目的落地经验，具备端到端项目管理能力
- 有构建开源质量知识库或参与大模型微调项目的经历
- 熟悉制造或软件开发生命周期及常见质量问题场景

其他要求：
- 本科或硕士学历，计算机科学、人工智能、数字化相关专业
- 3年以上AI应用、数据分析与数字化解决方案开发经验
- 熟练掌握Python、SQL、KNIME或其他开发工具
- 熟悉机器学习、深度学习、大模型训练（如LLaMA、Qwen）、RAG、知识图谱等技术
- 自我驱动，逻辑清晰，具有从0到1的创新能力
- 优秀的团队协作与中英文沟通表达能力
- 热爱质量工作，有AI或数据平台质量项目经验者优先考虑