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1、AI場景挖掘與落地： （1）深入分析公司生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量檢測、設(shè)備運(yùn)維等核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，挖掘AI技術(shù)（如計(jì)算機(jī)視覺、預(yù)測性維護(hù)、智能優(yōu)化等）的應(yīng)用場景。 （2）針對生產(chǎn)流程優(yōu)化、缺陷檢測、能耗管理、庫存預(yù)測等方向設(shè)計(jì)AI解決方案，推動降本增效。 2、技術(shù)開發(fā)與部署： （1）完成從原型驗(yàn)證到工業(yè)級部署的全流程。 （2）與IT/OT團(tuán)隊(duì)協(xié)作，推動AI模型在邊緣設(shè)備或工廠服務(wù)器的落地應(yīng)用。 3、跨部門協(xié)作： （1）與生產(chǎn)、質(zhì)量、工藝等部門緊密溝通，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)方案，并制定可量化的效果評估指標(biāo)。 （2）關(guān)注AI在工業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用（如數(shù)字孿生、生成式AI、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等），探索技術(shù)升級可能性。 任職要求： 1、教育背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動化、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷（特別優(yōu)秀者可放寬至本科）。 2、技術(shù)能力： （1）熟練掌握Python，熟悉PyTorch/TensorFlow等框架，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法基礎(chǔ)。 （2）熟悉工業(yè)場景常見AI技術(shù)（如圖像分類、時(shí)序預(yù)測、異常檢測、運(yùn)籌優(yōu)化等）。 （3）熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)（如傳感器數(shù)據(jù)、SCADA系統(tǒng)），具備數(shù)據(jù)清洗、特征工程及模型輕量化能力。 （4）具備跨團(tuán)隊(duì)溝通能力及項(xiàng)目管理意識，適應(yīng)制造業(yè)工作環(huán)境。 3、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)： （1）有制造業(yè)（尤其是汽車、機(jī)械、電子等離散制造領(lǐng)域）AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉MES/PLC系統(tǒng)更佳。 （2）有生成式AI（如LLM、AIGC）在知識管理、智能文檔處理等場景的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。