22254-AI工程师
工作地 上海, 上海, 中国 发布日期 June 15, 2026 职位 ID 22254您的工作职责
- 需求与方案落地：对接业务需求，拆解 AI 功能场景，输出技术方案、排期规划与落地路径；跟踪 AI 功能上线效果，建立数据闭环，持续迭代优化。
- 模型全流程研发：负责 AI 模型调研、选型、训练、微调及部署落地，保障模型效果与工程化交付。
- AI 应用系统开发：参与 AI 应用架构设计与开发，包括提示词工程、RAG、Agent、模型推理优化、服务化封装与 API 化输出。
- 数据与特征工程：负责数据清洗、标注、特征工程、数据集构建与质量管控，保障数据供给与数据质量。
- 性能与成本优化：持续优化模型效果、吞吐、延迟与成本，解决稳定性、准确性、性能瓶颈问题。
- 技术沉淀与基建：跟踪 AI 前沿技术并落地业务；参与团队 AI 技术栈建设，沉淀最佳实践、组件库与技术文档，支撑团队高效交付。
- 其他相关工作：根据业务需要，承担 AI 相关研发、支撑与专项任务。
您的成功要素
- 教育背景
- 研究生及以上学历，计算机，软件工程、电子信息、自动化、数学、AI相关专业。
- 专业技能和能力要求
- 熟悉常用机器学习，深度学习算法，精通时序数据建模，时间序列预测，时序异常检测，能够针对环境时序信号做特征挖掘，趋势建模与误差规律分析。
- 具备环境感知建模，系统辨识，误差建模，自适应校正相关算法基础，能够基于环境干扰因子构建影响机理模型，实现测量误差拟合，补偿与动态参数调优。
- 熟悉嵌入式/边缘端AI部署基本流程，能适配资源受限设备完成机器学习模型落地与可靠推理。
- 熟练掌握Python编程，了解常用机器学习框架，具备数据清晰，特征工程，实验对比，模型评估，结果复盘完整流程能力。
- 加分项
- 有仪器仪表，工业测控，传感器信号处理相关项目经验。
- 有RAG，时序大模型，小样本学习，分布泛化/鲁棒建模实践。
- 了解信号处理基础（滤波，频谱分析，传感器数据预处理）。
- 有嵌入式，边缘端模型部署，版本管理实战经验。
- 其他要求
- 对从事软件开发工作充满热情，具备扎实的技术钻研能力和出色的分析与解决问题的能力。
- 具备敏捷开发方法的实践经验，拥有良好的沟通与协作能力，推动团队高效协作和持续改进。
- 思维活跃，有创新意识和强烈的进取心，能够辅导团队成员开展工作。
- 积极主动，具备务实精神和钻研的工作态度。
- 良好的英文听说读写能力，能够支持国际化工作环境。
我们给您提供
- 有竞争力的薪酬福利
- 国际化的工作环境与多元化团队氛围
- 在世界领先的公司尝试有趣并具有挑战性的工作
- 完善的培训与职业体系
关于梅特勒托利多
梅特勒托利多是全球领先的精密仪器及衡器制造商与服务提供商，产品应用于实验室、制造商和零售服务业。
平等就业机会
我们从各个方面在全球范围内推进平等机会以及提升我们团队价值观的多样性，如从业背景、专业领域、性别和种族方面。想了解更多关于我们的可持续发展、多样性和平等机会，请登陆这里。
更多关于METTLER TOLEDO。
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