岗位职责
- 数字孪生建模与仿真：主导工厂天车、机台、产线流转等核心单元的数字孪生模型研发，构建高精度、可动态迭代的仿真环境，实现物理工厂与虚拟模型实时同步与行为复刻，支撑生产预演与调度优化；
- 工业数据挖掘与洞察：分析机台日志、工况传感、调度流转等海量工业数据，识别设备异常、产能瓶颈和故障隐患，输出数据驱动的产能优化方案；
- 智能算法研发与落地：设计并迭代数据挖掘、智能调度、产能优化及故障诊断算法，搭建动态调度与生产优化决策系统，推动算法在工厂场景投产运行；
- 业务协同与方案产品化：对接生产、工艺、运维团队，挖掘业务痛点，主导算法从方案设计、模型开发到验证部署的全流程，推动算法能力业务化与产品化落地；
- 前沿技术探索与创新： 跟踪工业数字孪生、智能调度、运筹优化等领域前沿技术，结合工厂实际需求完成技术适配与创新落地，持续提升智慧运营水平。
职位要求
- 教育背景与专业知识：硕士及以上学历，计算机、软件工程、AI、数据科学、自动化、工业工程、运筹学等相关专业；
- 专业技能与资格：能使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow完成数据分析与建模；能独立运用机器学习、运筹优化、仿真建模核心算法解决工业问题；具备工业仿真平台使用与模型搭建能力，能完成逻辑调试与推演优化；能自主开发智能调度、路径优化、工序优化等算法并构建决策系统；
- 行业与专业经验：5年以上工业算法、数字孪生或智能调度相关项目经验；有半导体Fab工厂或智能制造车间数字孪生、Lot流转调度、RTS派工系统研发经验者优先；
- 项目/任务成果：主导过至少2个数字孪生建模或智能调度优化落地项目，且项目有可量化的产能提升或效率优化成果；
- 其他要求：具有业务驱动的算法研发思维，能快速拆解工厂生产痛点并独立设计算法方案，协同业务团队完成从研发到落地的全流程闭环。
