工业ai制造专家

该岗位将面向汽车制造全流程中的关键业务场景，围绕冲压、焊装、涂装、总装、物流及设备运维等环节，构建和落地工业AI能力，推动 AI 从“单点试验”走向“系统赋能”，形成可复制、可规模化推广的产线软实力。
将深度参与制造场景的智能化升级，推动数据、模型、系统与业务闭环融合，打造面向未来汽车工厂的智能决策、智能感知、智能优化与智能运维能力。
岗位职责
面向制造场景规划工业AI解决方案
深入理解汽车制造核心流程及痛点，识别高价值AI应用场景；
围绕质量、效率、成本、交付、安全等目标，制定工业AI应用路线图及落地方案；
推动工业AI从单点工具能力向平台化、体系化能力演进。
推动AI在产线关键业务场景落地
结合视觉、时序数据、日志数据、工艺参数及设备数据，推动AI在以下方向落地：
质量检测与缺陷识别
工艺参数优化与良率提升
设备预测性维护与异常诊断
生产调度优化与节拍提升
能耗优化与资源效率提升
产线知识沉淀与智能问答/智能助手建设
推动模型在真实生产环境中上线、验证、迭代和规模化复制。
建设工业AI工程化与平台化能力
搭建工业AI的数据治理、特征治理、模型训练、部署、监控和迭代机制；
推动制造数据资产化和AI资产沉淀，形成可复用的数据集、算法组件和场景模板；
建立工业AI应用的评估体系，包括业务价值、模型效果、稳定性、可解释性和ROI评估。
跨部门协同与项目牵引
与制造工程、工厂运营、质量、设备、IT/数字化等团队紧密协作，推动复杂项目落地；
作为关键项目负责人或核心专家，牵引跨团队资源，解决实际业务问题；
参与前瞻技术布局，洞察工业AI、智能制造、具身智能等前沿方向，探索面向未来工厂的新型能力。

本科及以上学历，计算机、自动化、机械、电气、工业工程、控制工程、人工智能、数据科学等相关专业；
具备较强的工业场景理解能力，对离散制造、汽车制造或复杂制造系统有深入认知；
具备扎实的AI/机器学习/数据分析能力，能够独立完成问题抽象、建模分析与方案设计；
具备优秀的跨团队协作和项目推动能力，能够将技术方案转化为业务结果。
经验要求
具备工业AI、智能制造、工业互联网、制造数字化相关工作经验；
有整车制造、3C、装备制造、半导体等复杂制造行业经验者优先；
有以下一个或多个方向的深度实践经验者优先：
机器视觉与工业质检
时序数据建模、异常检测、预测性维护
生产优化、调度优化、运筹优化
大模型在工业知识管理、辅助决策、智能助手中的应用
工业数据平台、MLOps、工业AI平台建设
有从0到1推动AI项目落地，并实现规模化复制的成功案例者优先。
技术能力
熟悉机器学习、深度学习、统计分析、优化算法等常用方法；
熟悉 Python 及常见AI/数据开发框架，具备较强的工程实现能力；
熟悉制造业常见数据类型及系统环境，如MES、SCADA、PLC、设备日志、质量数据、工艺数据等；
对模型上线部署、持续迭代、数据闭环、效果监控有完整理解；
对工业场景中的可靠性、实时性、可解释性和可维护性有充分认知。