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核心崗位職責(zé)
1. AI戰(zhàn)略規(guī)劃與落地：結(jié)合公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，制定工業(yè)AI發(fā)展戰(zhàn)略及技術(shù)路線圖，聚焦預(yù)測(cè)性維護(hù)、視覺(jué)質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)流程優(yōu)化、供應(yīng)鏈協(xié)同等核心場(chǎng)景，推動(dòng)AI項(xiàng)目從需求調(diào)研到上線運(yùn)維的全生命周期管理。
2. 技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)與攻堅(jiān)：主導(dǎo)工業(yè)AI系統(tǒng)架構(gòu)選型，解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)、PLC控制指令、MES生產(chǎn)記錄等）的采集與整合問(wèn)題，適配OPC UA、Modbus等工業(yè)協(xié)議，設(shè)計(jì)“邊緣+云端”混合架構(gòu)以滿足實(shí)時(shí)性與可靠性需求。針對(duì)小樣本學(xué)習(xí)、低延遲推理等工業(yè)場(chǎng)景痛點(diǎn)，組織技術(shù)攻關(guān)并輸出解決方案。
3. 團(tuán)隊(duì)建設(shè)與管理：搭建并帶領(lǐng)AI技術(shù)團(tuán)隊(duì)，明確成員崗位職責(zé)與發(fā)展路徑，開(kāi)展技術(shù)培訓(xùn)與能力提升計(jì)劃，營(yíng)造創(chuàng)新協(xié)作的團(tuán)隊(duì)氛圍，提升團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)據(jù)工程等領(lǐng)域的專業(yè)能力。
4. 跨部門協(xié)同與資源整合：對(duì)接生產(chǎn)、質(zhì)檢、設(shè)備、供應(yīng)鏈等業(yè)務(wù)部門，精準(zhǔn)挖掘AI應(yīng)用需求；協(xié)調(diào)IT、運(yùn)維等支持部門，保障AI系統(tǒng)與現(xiàn)有MES、ERP等legacy系統(tǒng)的無(wú)縫集成，推動(dòng)技術(shù)方案落地執(zhí)行。
5. 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與風(fēng)險(xiǎn)管控：建立工業(yè)AI項(xiàng)目的技術(shù)規(guī)范、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)及安全保障體系，關(guān)注AI模型的可解釋性與合規(guī)性，規(guī)避技術(shù)選型失誤、數(shù)據(jù)安全等風(fēng)險(xiǎn)，確保AI系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行（工業(yè)場(chǎng)景可靠性要求達(dá)99.999%以上）。
6. 價(jià)值量化與持續(xù)優(yōu)化：建立AI項(xiàng)目ROI評(píng)估體系，跟蹤項(xiàng)目實(shí)施效果（如設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少率、產(chǎn)品缺陷檢出率提升、能耗降低比例等），推動(dòng)模型迭代優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新。
任職資格要求
（一）核心要求
- 學(xué)歷背景：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化、人工智能、工業(yè)工程等相關(guān)專業(yè)，碩士學(xué)歷優(yōu)先。
- 工作經(jīng)驗(yàn)：5年以上AI相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中3年以上工業(yè)AI項(xiàng)目（如智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，2年以上團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，有帶領(lǐng)5人以上技術(shù)團(tuán)隊(duì)完成項(xiàng)目落地的成功案例。
- 技術(shù)能力：
精通機(jī)器學(xué)習(xí)（LSTM、Transformer等時(shí)序模型，Isolation Forest等異常檢測(cè)算法）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等核心技術(shù)，熟練使用TensorFlow、PyTorch、ONNX Runtime等主流框架；
- 熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)采集與處理技術(shù)，掌握Kafka、Flink等流處理框架，了解時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)及工業(yè)協(xié)議（OPC UA、Modbus）；
- 具備AI系統(tǒng)部署經(jīng)驗(yàn)，了解邊緣計(jì)算平臺(tái)（EdgeX Foundry）、容器化技術(shù)（Docker、K8s）及模型管理工具（MLflow）。
行業(yè)認(rèn)知：深刻理解工業(yè)生產(chǎn)全鏈路流程，熟悉智能制造關(guān)鍵場(chǎng)景（如設(shè)備運(yùn)維、質(zhì)量檢測(cè)、生產(chǎn)調(diào)度）的業(yè)務(wù)邏輯與痛點(diǎn)。
綜合能力：具備優(yōu)秀的項(xiàng)目管理能力、跨部門溝通協(xié)調(diào)能力及問(wèn)題解決能力，對(duì)技術(shù)趨勢(shì)敏感，有較強(qiáng)的戰(zhàn)略思維與成本意識(shí)。