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職位描述1、需求分析與方案設(shè)計
- 與業(yè)務(wù)部門深度溝通，梳理生產(chǎn)、質(zhì)檢、物流等業(yè)務(wù)場景的 AI 需求，形成需求文檔。
- 設(shè)計 AI 解決方案，確定算法選型、技術(shù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)處理方案。
2、算法研發(fā)與模型構(gòu)建
- 基于 TensorFlow、PyTorch 等框架，開發(fā)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法模型，如缺陷檢測模型、預(yù)測性維護模型。
- 對模型進行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)，優(yōu)化算法性能與準(zhǔn)確率，確保滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)要求。
3、數(shù)據(jù)處理與管理
- 負責(zé)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、特征工程等預(yù)處理工作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。
- 管理數(shù)據(jù)倉庫，構(gòu)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(yīng)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(shù)研究與知識沉淀
- 跟蹤 AI 前沿技術(shù)，探索新技術(shù)在制造業(yè)場景的應(yīng)用潛力。
- 編寫技術(shù)文檔，分享研發(fā)經(jīng)驗，提升團隊 AI 技術(shù)能力。
- 制定應(yīng)急預(yù)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(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、電子信息等相關(guān)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(zhì)檢、預(yù)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(xué)習(xí)框架，掌握常見機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)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(gòu)
- 了解制造業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)（IEC 62443）
- 掌握Python/SQL基礎(chǔ)及MinIO等工業(yè)數(shù)據(jù)工具