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職責(zé)： 1. AI技術(shù)規(guī)劃與設(shè)計：制定與公司戰(zhàn)略匹配的AI技術(shù)路線圖;挖掘高價值A(chǔ)I應(yīng)用場景（生產(chǎn)/質(zhì)量/供應(yīng)鏈）;推動AI項目立項及資源協(xié)調(diào) 2. AI 技術(shù)與業(yè)務(wù)融合：深入業(yè)務(wù)部門，挖掘 AI 應(yīng)用場景；牽頭制定 AI 解決方案，推動 AI 技術(shù)在業(yè)務(wù)流程中的落地應(yīng)用，實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化與創(chuàng)新 3. 項目全周期管理?：負(fù)責(zé) AI 項目的立項、計劃、執(zhí)行與監(jiān)控；協(xié)調(diào)項目資源，解決項目中的技術(shù)與業(yè)務(wù)問題，保障項目按時交付 4. 風(fēng)險控制與合規(guī)：確保AI模型符合工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn);保障數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性 5. 跨部門協(xié)同與賦能：搭建AI人才梯隊，定期組織技術(shù)培訓(xùn)與行業(yè)案例分享;與流程管理部優(yōu)化生產(chǎn)流程;為業(yè)務(wù)部門提供AI培訓(xùn);推動產(chǎn)學(xué)研合作與技術(shù)引進(jìn);建立AI知識管理體系 6. 技術(shù)前沿探索?：跟蹤AI領(lǐng)域新技術(shù)（如多模態(tài)模型、邊緣計算AI），推動技術(shù)預(yù)研與試點 要求： 1. 碩士及以上學(xué)歷，計算機科學(xué)、自動化、工業(yè)工程等相關(guān)專業(yè) 2. 具有8年以上AI領(lǐng)域經(jīng)驗，其中3年以上團(tuán)隊管理經(jīng)驗，有制造業(yè)AI落地項目成功案例 3. 熟練掌握AI技術(shù)知識，掌握機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)算法原理等；并掌握一定的制造工藝知識，同時具備熟練的英文文獻(xiàn)資料閱讀能力； 4. 具備扎實的技術(shù)能力?：精通機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)算法，熟悉工業(yè)場景（如視覺質(zhì)檢、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)）的模型開發(fā)與部署，掌握工業(yè)數(shù)據(jù)治理（多源數(shù)據(jù)融合）及主流AI框架（TensorFlow/PyTorch）、工業(yè)協(xié)議（OPC UA）； ?5. 具有較強的業(yè)務(wù)能力?：能將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為降本增效指標(biāo)（如OEE提升、廢品率降低），精準(zhǔn)評估項目ROI，理解生產(chǎn)排程、供應(yīng)鏈優(yōu)化等核心業(yè)務(wù)邏輯； ?6. 具有較強的團(tuán)隊協(xié)作能力?：擅長組建復(fù)合型團(tuán)隊（算法+工程+行業(yè)專家），推動IT/OT系統(tǒng)融合，具備跨部門資源整合能力，能用業(yè)務(wù)語言向管理層闡釋技術(shù)價值； ?7. 具備行業(yè)前瞻性?：熟悉工業(yè)4.0技術(shù)趨勢（數(shù)字孿生、邊緣AI），關(guān)注生成式AI在工藝設(shè)計、大模型在故障診斷的前沿應(yīng)用； ?8. 具有較強的合規(guī)意識?：確保AI模型符合工業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)隱私規(guī)范，強化模型可解釋性以應(yīng)對生產(chǎn)場景的嚴(yán)苛要求。