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tenderstarry
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招聘 AI 模型(商物流方向) base 深圳/香港 薪资可谈

  •  
  •   tenderstarry 204 天前 2975 次点击
    这是一个创建于 204 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    位描述

    我是一家服零售品牌的香港物流企,正在推 AI 技在商理、存管理等景的落地用。招聘 AI 工程, DeepSeek 等模型的本地化部署,通提升效率。用 DeepSeek 等技改造管理系,通 AI 「存-智能分-路」全流程自化升。

    上班地点: 深圳福田卓越广场


    1. :清洗物流( SKU 信息/等),建化集
    2. 模型:使用 TensorFlow/PyTorch 模型(如存、理路化)
    3. 部署施:完成 DeepSeek 模型本地化部署,接 WMS 系的 API 接口
    4. 效果:通 AB 比 AI 模型人工操作的品分率、工消耗等核心指
    5. 技迭代:定期化有模型, 618/黑五等商大促景增版本
    6. AI 系
    • 基於 Transformer 架存模型,集成 DeepSeek 常智能
    • RAG 增型分指令生成系,接 WMS 管理 API 接口
    • 部署物流路化算法,降低 AGV 搬器人空率
    1. 技整合
    • DeepSeek 模型有 WMS 系 行深度集成
    • 基於提示日常物流作的智能模,自理季性需求
    • 建物流知, SKU 特性最位置策略

    任要求

    必要能力:

    • 本科及以上,算//物流工程相
    • 1 年以上 AI 目,能立完成清洗到模型部署的全流程
    • 精通 Python (需提供至少 1 使用 Pandas 理序列的代案例) - 1 年+全,精通 Python+Java 言
    • 掌握 TensorFlow/PyTorch 框架,有模型(如 Pruning/Quantization )先
    • 熟悉 Linux 系操作,能使用 Docker 部署 AI 模型基 SQL 查

    景化加分:

    • 了解物流行基(如 SKU 分策略、FBA 入)

    • 有接( MySQL/Redis 等)

    • 使用 Label Studio 等工具

    • 熟掌握:

      • Docker 容器化部署 Kubernetes 基度
      • SQL 性能化(需展示分分表案例)
      • Linux 系故障排查自化本
    • 具 Transformer 模型,能解 Multi-Head Attention 制在路中的用

    • 有 API (需提供 Postman 集例)

    物流域加分:

    • 熟悉商作流程(如 WMS / API / EDI )
    • 使用物流 IoT (如 AGV 感器/UWB 定位)
    • 了解跨境清( HS 匹配/率算)

    薪酬福利

    • 月薪:可谈(根部署能力估定)
    • 目金:模型上後 如有成本 有技激金。
    • 成系:
      • 每年薪(模型降本效果直接)
      • 香港部技交流名(接 SAP/ WMS 等企系)
    • 基保障:深圳人才住房 + 商保

    聘流程

    1. 初:在( 30 分清洗+模型)
    2. :方案答(我提供的物流集化方案)
    3. 面:CTO 技面(重考察 DeepSeek 部署的工程化思)

    嵌入工作景,例如:
    「您接手的第一批:2024 年 香港商大促期 10 + 30000 SKU 的分延,需中提取影理效率的特徵」

    联系方式

    张小龙 base64: d2VuZ2NoZW5zbWlsZQ==

    7 条回复    2025-03-22 00:25:59 +08:00
    cbythe434
        1
    cbythe434  
       204 天前
    你好,张小龙
    tenderstarry
        2
    tenderstarry  
    OP
       204 天前
    邮箱方式投递: base64 解码(am9leS5rdW5nQHJvbGxzaGlwLmhr)
    donaldturinglee
        3
    donaldturinglee  
       204 天前 via Android
    你好,请问初试和复试会提供相应的报酬吗?
    bxb100
        4
    bxb100  
       204 天前
    好家伙, 存-智能分-路 是 LLM 能做的事情吗
    SwordSong
        5
    SwordSong  
       204 天前
    @bxb100 多个 LLM 联合分工了做,每个负责一部分。
    songyoucai
        6
    songyoucai  
       204 天前
    @bxb100 #4 他说的这些 都不需要使用 LLM 。 用 AI 仿真,数字孪生来做更合适。

    根据订单数据,仓库分布, 无数次尝试出最优的仓库分布,拣货路径,摆放方式。而且是根据电商大促,季节性的安排各种活泼的仓位。预测采购信息等。

    如果非要加入 LLM , 那就是 WMS 的交互方式可以通过 webUI 切换为 ChatGPT
    insignificance
        7
    insignificance  
       204 天前
    张小龙?此非彼也
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