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核心崗位職責
1. AI戰(zhàn)略規(guī)劃與落地：結(jié)合公司生產(chǎn)經(jīng)營目標，制定工業(yè)AI發(fā)展戰(zhàn)略及技術(shù)路線圖，聚焦預測性維護、視覺質(zhì)量檢測、生產(chǎn)流程優(yōu)化、供應鏈協(xié)同等核心場景，推動AI項目從需求調(diào)研到上線運維的全生命周期管理。
2. 技術(shù)架構(gòu)設計與攻堅：主導工業(yè)AI系統(tǒng)架構(gòu)選型，解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（傳感器時序數(shù)據(jù)、PLC控制指令、MES生產(chǎn)記錄等）的采集與整合問題，適配OPC UA、Modbus等工業(yè)協(xié)議，設計“邊緣+云端”混合架構(gòu)以滿足實時性與可靠性需求。針對小樣本學習、低延遲推理等工業(yè)場景痛點，組織技術(shù)攻關并輸出解決方案。
3. 團隊建設與管理：搭建并帶領AI技術(shù)團隊，明確成員崗位職責與發(fā)展路徑，開展技術(shù)培訓與能力提升計劃，營造創(chuàng)新協(xié)作的團隊氛圍，提升團隊在機器學習、計算機視覺、數(shù)據(jù)工程等領域的專業(yè)能力。
4. 跨部門協(xié)同與資源整合：對接生產(chǎn)、質(zhì)檢、設備、供應鏈等業(yè)務部門，精準挖掘AI應用需求；協(xié)調(diào)IT、運維等支持部門，保障AI系統(tǒng)與現(xiàn)有MES、ERP等legacy系統(tǒng)的無縫集成，推動技術(shù)方案落地執(zhí)行。
5. 技術(shù)標準與風險管控：建立工業(yè)AI項目的技術(shù)規(guī)范、質(zhì)量標準及安全保障體系，關注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)安全等風險，確保AI系統(tǒng)穩(wěn)定運行（工業(yè)場景可靠性要求達99.999%以上）。
6. 價值量化與持續(xù)優(yōu)化：建立AI項目ROI評估體系，跟蹤項目實施效果（如設備停機時間減少率、產(chǎn)品缺陷檢出率提升、能耗降低比例等），推動模型迭代優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新。
任職資格要求
（一）核心要求
- 學歷背景：本科及以上學歷，計算機科學、自動化、人工智能、工業(yè)工程等相關專業(yè)，碩士學歷優(yōu)先。
- 工作經(jīng)驗：5年以上AI相關工作經(jīng)驗，其中3年以上工業(yè)AI項目（如智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）實戰(zhàn)經(jīng)驗，2年以上團隊管理經(jīng)驗，有帶領5人以上技術(shù)團隊完成項目落地的成功案例。
- 技術(shù)能力：
精通機器學習（LSTM、Transformer等時序模型，Isolation Forest等異常檢測算法）、計算機視覺等核心技術(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，了解時序數(shù)據(jù)庫及工業(yè)協(xié)議（OPC UA、Modbus）；
- 具備AI系統(tǒng)部署經(jīng)驗，了解邊緣計算平臺（EdgeX Foundry）、容器化技術(shù)（Docker、K8s）及模型管理工具（MLflow）。
行業(yè)認知：深刻理解工業(yè)生產(chǎn)全鏈路流程，熟悉智能制造關鍵場景（如設備運維、質(zhì)量檢測、生產(chǎn)調(diào)度）的業(yè)務邏輯與痛點。
綜合能力：具備優(yōu)秀的項目管理能力、跨部門溝通協(xié)調(diào)能力及問題解決能力，對技術(shù)趨勢敏感，有較強的戰(zhàn)略思維與成本意識。