職位描述1、需求分析與方案設計
- 與業(yè)務部門深度溝通,梳理生產(chǎn)、質檢、物流等業(yè)務場景的 AI 需求,形成需求文檔。
- 設計 AI 解決方案,確定算法選型、技術架構與數(shù)據(jù)處理方案。
2、算法研發(fā)與模型構建
- 基于 TensorFlow、PyTorch 等框架,開發(fā)機器學習、深度學習算法模型,如缺陷檢測模型、預測性維護模型。
- 對模型進行訓練、調(diào)優(yōu),優(yōu)化算法性能與準確率,確保滿足業(yè)務指標要求。
3、數(shù)據(jù)處理與管理
- 負責數(shù)據(jù)清洗、標注、特征工程等預處理工作,提升數(shù)據(jù)質量。
- 管理數(shù)據(jù)倉庫,構建數(shù)據(jù)采集、存儲、調(diào)用流程,保障算法模型數(shù)據(jù)供給。
4、系統(tǒng)部署與維護
- 將 AI 模型部署至生產(chǎn)環(huán)境,與 IT 系統(tǒng)集成,實現(xiàn)算法落地應用。
- 監(jiān)控模型運行狀態(tài),定期更新維護,解決運行中出現(xiàn)的問題。
5、技術研究與知識沉淀
- 跟蹤 AI 前沿技術,探索新技術在制造業(yè)場景的應用潛力。
- 編寫技術文檔,分享研發(fā)經(jīng)驗,提升團隊 AI 技術能力。
- 制定應急預案(如AI系統(tǒng)故障時切換人工流程)
職位要求1、教育程度:計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、電子信息等相關專業(yè)優(yōu)先
2、專業(yè)經(jīng)驗:
- 3年以上制造業(yè)大數(shù)據(jù)/數(shù)字化/智能化工作經(jīng)驗,具備工業(yè)AI落地項目經(jīng)驗
- 1到3年AI 算法研發(fā)經(jīng)驗,有制造業(yè)(如質檢、預測性維護)場景 AI 項目經(jīng)驗者優(yōu)先
3、核心能力:
- 精通 Python 編程,熟練使用 NumPy、Pandas 等數(shù)據(jù)處理庫。
- 熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學習框架,掌握常見機器學習、深度學習算法(如 CNN、RNN、SVM 等)。
- 具備數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、特征工程經(jīng)驗,熟悉 SQL 數(shù)據(jù)庫操作。
- 了解 Linux 系統(tǒng),有算法模型部署經(jīng)驗者優(yōu)先。
4、知識儲備:
- 熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)議(OPC UA、Modbus)及物聯(lián)網(wǎng)架構
- 了解制造業(yè)安全標準(IEC 62443)
- 掌握Python/SQL基礎及MinIO等工業(yè)數(shù)據(jù)工具