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AI算法工程師（智能制造方向）
一、崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)處理：負(fù)責(zé)生產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)（時(shí)序傳感器數(shù)據(jù)、工藝日志等）的清洗、特征工程與質(zhì)量監(jiān)控，結(jié)合精密制造工藝邏輯提取有效特征，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量、高適配性的數(shù)據(jù)支撐（業(yè)務(wù)核心基礎(chǔ)流程）；
2. 預(yù)測(cè)建模：基于企業(yè)生產(chǎn)核心需求，搭建并優(yōu)化預(yù)測(cè)模型（重點(diǎn)覆蓋風(fēng)速預(yù)測(cè)、生產(chǎn)效率預(yù)測(cè)、峰值預(yù)測(cè)等），解決小樣本、強(qiáng)噪聲場(chǎng)景下的建模問(wèn)題，確保模型精度與業(yè)務(wù)可解釋性；
3. 工程落地：將訓(xùn)練完成的模型封裝為API服務(wù)，負(fù)責(zé)模型的工業(yè)級(jí)部署、性能調(diào)優(yōu)與運(yùn)維，確保模型兼容企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)（如MES/ERP），實(shí)現(xiàn)7×24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行并賦能實(shí)際生產(chǎn)；
4. 跨域協(xié)作：與工藝工程師、生產(chǎn)部門、IT運(yùn)維團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，精準(zhǔn)對(duì)齊業(yè)務(wù)需求，推動(dòng)模型成果落地應(yīng)用與持續(xù)迭代優(yōu)化。
二、任職要求
1. 核心硬技能（必備）
- 精通Python編程語(yǔ)言，熟練使用Pandas、Numpy等數(shù)據(jù)處理庫(kù)，掌握PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架；
- 具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，掌握線性代數(shù)、概率論、凸優(yōu)化等算法核心理論，能支撐預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與優(yōu)化；
- 熟悉SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)操作，具備時(shí)序數(shù)據(jù)、工業(yè)非標(biāo)數(shù)據(jù)的處理經(jīng)驗(yàn)，能針對(duì)性解決數(shù)據(jù)缺失、噪聲等工業(yè)數(shù)據(jù)常見(jiàn)問(wèn)題；
- 掌握模型工程化相關(guān)技術(shù)，熟悉Docker容器化部署，能將模型封裝為API服務(wù)，具備工業(yè)級(jí)部署穩(wěn)定性保障與性能調(diào)優(yōu)能力。
2. 場(chǎng)景化能力（優(yōu)先）
- 有智能制造、高端精密制造或工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)AI項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)從數(shù)據(jù)處理、建模到工程落地的全流程；
- 具備小樣本、強(qiáng)噪聲場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)建模經(jīng)驗(yàn)，精通ARIMA、Prophet、XGBoost、LSTM等常用預(yù)測(cè)算法的選型與調(diào)優(yōu)；
- 能快速理解精密制造核心工藝邏輯，可結(jié)合工藝需求設(shè)計(jì)特征與驗(yàn)證模型合理性；
- 熟悉工業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)（MES/ERP）對(duì)接邏輯，有工業(yè)級(jí)模型部署、運(yùn)維及問(wèn)題排查經(jīng)驗(yàn)。
3. 軟技能要求
- 務(wù)實(shí)導(dǎo)向，聚焦生產(chǎn)實(shí)際問(wèn)題解決，不盲目追求算法前沿性，重視模型的業(yè)務(wù)落地價(jià)值與可解釋性；
- 具備優(yōu)秀的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，能高效對(duì)接工藝、生產(chǎn)、IT等多部門，推動(dòng)項(xiàng)目順利推進(jìn)；
- 抗壓能力強(qiáng)，能適應(yīng)制造業(yè)AI落地的迭代特性，具備獨(dú)立思考與問(wèn)題解決能力。