在招职位如下：
IT技术支持 AI人工智能
工作城市：宁波
薪资：8k-12k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：8k-12k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
一、招聘岗位
AI算法工程师（应届生/实习生）、AI开发工程师（应届生/实习生）
二、岗位职责（应届生/实习生通用，实习生可适当降低实操要求）
- 协助团队完成人工智能相关算法的调研、设计、实现与优化，涵盖机器学习、深度学习等方向；
- 参与AI项目的数据处理、模型训练、测试与迭代，配合完成项目落地相关工作；
- 关注AI领域前沿技术（如大模型应用、计算机视觉、自然语言处理等），并尝试应用于实际工作；
- 配合团队完成技术文档的撰写、整理，参与技术研讨与方案优化；
- 服从团队安排，积极完成上级交办的其他与AI相关的技术辅助工作。
三、招聘要求
（一）基础要求
- 学历要求：应届生需本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息工程等相关专业；实习生需本科及以上在读，相关专业，能保证稳定实习时间（每周至少3天，实习周期3个月及以上优先）；
- 专业基础：掌握计算机基础知识，熟悉数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心课程；
- 学习能力：具备较强的自主学习能力和问题解决能力，对AI领域有浓厚兴趣，愿意主动探索新技术、新方法；
- 职业素养：工作认真负责、踏实严谨，具备良好的沟通协调能力和团队协作精神，能承受一定的工作压力；
- 加分项：有AI相关竞赛、科研项目、实习经历者优先，持有相关技术证书者优先。
（二）AI专业能力要求（核心）
- 编程语言：熟练掌握Python，了解C++/Java者优先，能熟练使用Python进行数据处理和代码开发；
- 算法基础：掌握机器学习基础算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等），了解深度学习核心概念（如CNN、RNN、Transformer等），能清晰理解算法原理及应用场景；
- 工具与框架：熟悉至少一种AI开发框架（TensorFlow、PyTorch等），能使用框架完成简单的模型搭建与训练；
- 数据处理：了解数据清洗、特征工程、数据可视化等相关方法，能使用Pandas、NumPy等工具进行数据预处理；
- 可选方向（满足其一即可，优先考虑）：
- 自然语言处理（NLP）：了解文本分类、命名实体识别、情感分析等任务，熟悉相关预处理工具（如NLTK、jieba等）；
- 计算机视觉（CV）：了解图像识别、目标检测、图像分割等基础任务，有相关项目或实践经验者优先；
- 大模型应用：了解大模型微调、提示工程（Prompt Engineering），有大模型应用开发经验者优先。
（三）其他补充要求
- 应届生需能按时毕业，拿到毕业证、学位证，无挂科记录；
- 实习生需保证实习稳定性，能配合团队完成项目进度，实习表现优秀者可获得转正机会；
- 具备良好的英文阅读能力，能阅读AI领域相关英文技术文档、论文者优先。
四、优先条件
1. 参加过数学建模、AI算法竞赛（如Kaggle、天池竞赛等）并获得奖项者；
2. 有AI相关科研项目（如课程设计、毕业设计、实验室项目）经验，能独立完成部分模块开发或算法实现者；
3. 熟悉大模型应用开发、边缘AI部署等相关技术者；
4. 具备良好的代码规范，有开源项目贡献者优先。
AI算法工程师（应届生/实习生）、AI开发工程师（应届生/实习生）
二、岗位职责（应届生/实习生通用，实习生可适当降低实操要求）
- 协助团队完成人工智能相关算法的调研、设计、实现与优化，涵盖机器学习、深度学习等方向；
- 参与AI项目的数据处理、模型训练、测试与迭代，配合完成项目落地相关工作；
- 关注AI领域前沿技术（如大模型应用、计算机视觉、自然语言处理等），并尝试应用于实际工作；
- 配合团队完成技术文档的撰写、整理，参与技术研讨与方案优化；
- 服从团队安排，积极完成上级交办的其他与AI相关的技术辅助工作。
三、招聘要求
（一）基础要求
- 学历要求：应届生需本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、电子信息工程等相关专业；实习生需本科及以上在读，相关专业，能保证稳定实习时间（每周至少3天，实习周期3个月及以上优先）；
- 专业基础：掌握计算机基础知识，熟悉数据结构、算法、操作系统、计算机网络等核心课程；
- 学习能力：具备较强的自主学习能力和问题解决能力，对AI领域有浓厚兴趣，愿意主动探索新技术、新方法；
- 职业素养：工作认真负责、踏实严谨，具备良好的沟通协调能力和团队协作精神，能承受一定的工作压力；
- 加分项：有AI相关竞赛、科研项目、实习经历者优先，持有相关技术证书者优先。
（二）AI专业能力要求（核心）
- 编程语言：熟练掌握Python，了解C++/Java者优先，能熟练使用Python进行数据处理和代码开发；
- 算法基础：掌握机器学习基础算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等），了解深度学习核心概念（如CNN、RNN、Transformer等），能清晰理解算法原理及应用场景；
- 工具与框架：熟悉至少一种AI开发框架（TensorFlow、PyTorch等），能使用框架完成简单的模型搭建与训练；
- 数据处理：了解数据清洗、特征工程、数据可视化等相关方法，能使用Pandas、NumPy等工具进行数据预处理；
- 可选方向（满足其一即可，优先考虑）：
- 自然语言处理（NLP）：了解文本分类、命名实体识别、情感分析等任务，熟悉相关预处理工具（如NLTK、jieba等）；
- 计算机视觉（CV）：了解图像识别、目标检测、图像分割等基础任务，有相关项目或实践经验者优先；
- 大模型应用：了解大模型微调、提示工程（Prompt Engineering），有大模型应用开发经验者优先。
（三）其他补充要求
- 应届生需能按时毕业，拿到毕业证、学位证，无挂科记录；
- 实习生需保证实习稳定性，能配合团队完成项目进度，实习表现优秀者可获得转正机会；
- 具备良好的英文阅读能力，能阅读AI领域相关英文技术文档、论文者优先。
四、优先条件
1. 参加过数学建模、AI算法竞赛（如Kaggle、天池竞赛等）并获得奖项者；
2. 有AI相关科研项目（如课程设计、毕业设计、实验室项目）经验，能独立完成部分模块开发或算法实现者；
3. 熟悉大模型应用开发、边缘AI部署等相关技术者；
4. 具备良好的代码规范，有开源项目贡献者优先。