職位描述
我們是一家服務國際零售品牌的香港物流企業，正在推進 AI 技術在電商理貨、庫存管理等場景的落地應用。現招聘 AI 工程師，負責 DeepSeek 等模型的本地化部署與調優，通過數據驅動提升倉儲運營效率。運用 DeepSeek 等技術改造倉儲管理系統，通過 AI 驅動實現「庫存預測-智能分揀-路徑規劃」全流程自動化升級。
上班地点: 深圳福田卓越广场
崗位職責
- 數據處理：清洗物流訂單數據（ SKU 信息/倉儲動線記錄等），構建結構化數據集
- 模型開發：使用 TensorFlow/PyTorch 訓練預測模型（如庫存週轉預測、理貨路徑優化）
- 部署實施：完成 DeepSeek 模型本地化部署，開發對接 WMS 系統的 API 接口
- 效果驗證：通過 AB 測試對比 AI 模型與人工操作的貨品分揀準確率、工時消耗等核心指標
- 技術迭代：定期優化現有模型，針對 618/黑五等電商大促場景開發臨時增強版本
- AI 系統開發
- 基於 Transformer 架構訓練庫存預測模型，集成 DeepSeek 實現異常訂單智能識別
- 開發 RAG 增強型分揀指令生成系統，對接 WMS 倉儲管理 API 接口
- 部署物流路徑優化算法，降低 AGV 搬運機器人空駛率
- 技術整合
- 將 DeepSeek 模型與現有 WMS 系統 進行深度集成
- 開發基於提示日常物流運作的智能模塊，自動處理季節性需求
- 構建物流知識圖譜，關聯 SKU 特性與最優倉儲位置策略
任職要求
必要能力：
- 本科及以上學歷，計算機/數學/物流工程相關專業
- 1 年以上 AI 項目經驗，能獨立完成從數據清洗到模型部署的全流程
- 精通 Python （需提供至少 1 個使用 Pandas 處理時間序列數據的代碼案例） - 1 年+全棧開發經驗，精通 Python+Java 雙語言開發
- 掌握 TensorFlow/PyTorch 框架，有模型壓縮（如 Pruning/Quantization ）經驗優先
- 熟悉 Linux 系統操作，能使用 Docker 部署 AI 模型並編寫基礎 SQL 查詢
場景化加分項：
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了解物流行業基礎術語（如 SKU 分倉策略、FBA 入庫標準）
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有數據庫對接經驗（ MySQL/Redis 等）
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使用過 Label Studio 等數據標註工具
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熟練掌握：
- Docker 容器化部署與 Kubernetes 基礎調度
- SQL 性能優化（需展示分庫分表設計案例）
- Linux 系統故障排查與自動化腳本編寫
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具備 Transformer 模型實戰經驗，能解釋 Multi-Head Attention 機制在路徑規劃中的應用
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有 API 網關開發經驗（需提供 Postman 測試集範例）
物流領域加分項：
- 熟悉電商倉儲作業流程（如 WMS / API / EDI 經驗)
- 使用過物流 IoT 設備數據（如 AGV 傳感器/UWB 定位數據）
- 了解跨境清關數據結構（ HS 編碼匹配/稅率計算邏輯）
薪酬福利
- 月薪：可谈（根據部署能力評估定級）
- 項目獎金：模型上線後 如有節約成本 會有技術團隊激勵金。
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成長體系：
- 每年調薪機會（與模型降本效果直接掛鉤）
- 香港總部技術交流名額（接觸 SAP/ WMS 等企業級系統）
- 基礎保障：深圳人才住房補貼 + 商業醫療保險
應聘流程
- 初試：在線編碼測試（ 30 分鐘數據清洗+模型調參實戰）
- 複試：方案答辯（針對我們提供的物流數據集設計優化方案）
- 終面：CTO 技術面（重點考察 DeepSeek 部署的工程化思維）
嵌入實際工作場景，例如：
「您將接手的第一批數據：2024 年 香港電商大促期間 10 萬 訂單+ 30000 SKU 的分揀延遲記錄，需從中提取影響理貨效率的關鍵特徵」
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联系方式
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