岗位职责 1. 深入产线现场，核查人工操作、设备运行状态与工艺瓶颈，挖掘具备明确投资回报预期、可落地的 AI 自动化与工艺优化场景。 2. 独立完成工业 AI 方案设计、开发与迭代优化，覆盖视觉质检、设备预测性维护、工艺参数自优化、产线流程智能自动化等模块。 3. 协同内部 IT、数据团队统一车间数据采集规范，完成多源工业数据集清洗、标注与结构化处理，支撑算法模型训练。 4. 对所有 AI 应用场景开展技术可行性评估、成本收益测算及风险研判，输出标准化业务验证报告。 5. 牵头 AI 试点项目全流程管理：方案设计、离线模型训练、现场部署、试运行验证与性能调优；将验证成熟、高收益方案推广至全线及多厂区复制落地。 6. 打通 AI 智能模块与工厂现有核心系统（制造执行系统 MES、企业资源计划 ERP、自动化控制平台）的数据与业务逻辑互通。 7. 搭建长效模型监控体系，持续迭代重训优化 AI 模型，适配原材料、产品规格、生产工况的动态变化。 8. 为生产、工程团队输出标准化操作培训及标准作业程序（SOP）文件，保障一线人员可独立运维 AI 智能工具。 9. 在 AI 项目全生命周期严格执行工厂 EHS 安全管理规范、工业数据安全准则及集团全球制造标准。

专业知识与技能要求 1. 扎实的人工智能 / 机器学习算法基础，熟悉缺陷检测、预测性维护、工艺参数优化等成熟工业 AI 落地场景； 2. 熟练掌握数据开发工具：Python 数据处理工具链、SQL 数据库查询、数据仓库数据提取； 3. 具备主流工业 AI 模块落地实操经验：机器视觉检测、流程挖掘、设备预测分析、智能排产； 4. 完备的车间制造业务知识，熟悉大批量装配生产流程与现场作业逻辑； 5. 掌握工业自动化基础架构与核心数据来源：可编程逻辑控制器 PLC、数据采集与监控系统 SCADA、MES、生产传感器、设备边缘终端； 6. 具备成熟的产线流程诊断、瓶颈分析、数据驱动工艺优化实战经验； 7. 优秀双语沟通能力：可将复杂算法逻辑转化为通俗易懂的一线操作指引；中英文读写流利，支撑跨区域全球业务协同。 任职资格与必备经验 1. 学历背景：数据科学、人工智能、自动化、机电一体化、计算机、工业工程或相关工科专业本科及以上学历； 2. 核心工作经验：3–8 年工业 AI、制造数据分析或智能制造工程相关从业经历； 3. 硬性经验要求：具备 AI / 机器学习方案在量产工厂实际落地的完整成功案例，有端到端项目交付实操经验优先； 4. 行业认知：系统掌握工业工程理论与车间工艺优化方法论； 5. 核心能力：逻辑分析能力突出，具备独立项目规划、全流程落地执行能力； 6. 优先条件：有跨国制造企业数字化转型项目工作经验者优先； 7. 突出的数据分析能力与项目落地执行能力。