1、本科及以上学历,5年以上工作经验,计算机/软件工程/人工智能类专业 2、熟使用主流智能体框架,如LanaChain、AutoGen、Dify等,其备多智能体协作、记忆管理、工具调用(Tool Use)等开发经验: 3、掌握监督/无监督学习、时间序列分析、异常检测等算法,用于故障模式识别与预测; 4、熟悉自然语言处理(NLP),能够处理维修手册、工单文本、用户描述的故障现象,实现语义理解与意图识别; 5、具备故障树(FTA)、知识图谱CNao4j等)构建经验,能融合雄修案例、电路图、零部件关联数据进行知识表示与推理; 6、了解贝叶斯网络、决策树或强化学习(DQN、PP0),用于诊断薰略的动态优化与自适应决策; 7、具备数据工程能力(数据清洗、特征工程、标注规范设计),能搭建诊断数据闭环以持续迭代模型;
国内某大型主机厂

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