岗位职责
- 负责智能制造场景AI算法开发，覆盖异常检测、智能诊断、时序预测、参数优化、调度排产、良率分析等方向。
- 构建面向产线设备的时序/过程参数数据、日志数据、质量检测数据的AI算法模型，支撑预测性维护、设备/工艺参数优化、产品质量判定等业务闭环。
- 开发智能制造调度/排产算法，基于运筹优化与强化学习技术解决多品种小批量产线排程、设备负载均衡、物料协同调度等复杂约束优化问题。
- 开展工业垂域大模型研发与应用，基于LLM技术构建工艺知识问答、设备/工艺/测试/产品等故障诊断、生产日志智能分析、SOP自动生成等工业场景智能体。
- 协同建设数据中台与算法服务平台，完成产线数据流水线设计、特征仓库构建、算法在线推理服务化及MLOps全流程落地。
- 主导AI算法在生产线的端侧/边侧部署及云端协同，协同完成边缘推理框架选型、容器化部署及推理延迟优化。
- 跟踪工业AI前沿技术（时序大模型、小样本学习、数字孪生、工业Agent等），推动创新技术在产线落地验证。
职位要求
- 精通Python，熟练使用TensorFlow/PyTorch及scikit-learn/XGBoost/LightGBM等ML工具链。
- 精通时序分析/异常检测算法（CNN/RNN/Transformer/LSTM等），有产线数据建模经验。
- 有预测性维护、参数优化、故障诊断、调度排产、工业大模型等2个以上算法落地经验。
- 有数据中台或MLOps平台建设经验、熟悉MES/SCADA/IoT等工业数据体系优先。
