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職位描述： 1.業務需求分析與AI機會挖掘? 深入工廠現場，與制造、質量、工藝、物流等團隊緊密協作，系統梳理各環節業務痛點，識別AI可賦能的場景，如預測性維護、智能質檢、工藝優化、能耗管理等。 基于業務理解，輸出清晰的AI需求分析報告，并規劃可落地的實施路徑。 2.AI解決方案設計與開發? 主導設計并開發AI/ML模型及算法，包括但不限于： ?預測性維護模型（針對空壓機、機器人、吸塑發泡等關鍵設備） ?機器視覺檢測系統（外觀缺陷、裝配質量、功能檢測等） ?生產過程優化模型（排產優化、工藝參數調優、能耗管理） ?供應鏈智能模型（需求預測、物料齊套分析、物流優化） ?數字孿生與工藝知識挖掘（線體布局、工藝仿真、方案驗證） 3.技術落地與集成實施? 將AI解決方案與現有系統（MES/ERP/SCADA/PLC等）集成，確保在生產環境中穩定運行。協同自動化、IT及工藝團隊，推動AI項目從概念驗證到規模部署的全生命周期管理，包括測試、上線、運維與效果追蹤。 4.頂層規劃與解決方案推進? 結合行業實踐與客戶現狀，參與制定智能制造頂層規劃及分階段實施路線圖。整合內外部技術資源（如工業互聯網平臺、家電大模型、生態伙伴能力），制定定制化解決方案，并推動落地執行。 5.效果評估與持續迭代? 通過數據分析評估AI應用在提質、降本、增效等方面的實際效果，并持續優化模型與方案。跟蹤AI、IIoT、邊緣計算等前沿技術，開展創新預研，推動技術迭代與業務升級。 6.知識沉淀與賦能推廣? 沉淀家電制造典型場景的AI解決方案、技術方法論與案例庫，形成可復用的能力資產。編寫技術文檔與培訓材料，賦能內部團隊與業務部門，提升整體智能化應用水平。 任職資格： 1、本科及以上學歷，計算機、人工智能、自動化、工業工程、機械工程等相關專業。 2、5年以上工業AI/智能制造相關經驗，有家電或離散制造業背景者優先。 3、熟練掌握機器學習、深度學習、機器視覺、強化學習、數據挖掘等技術，具備實際建模與部署經驗。 4、熟悉工業數據生態（IoT數據、MES、質量數據、視覺檢測系統等），具備數據平臺開發或集成經驗者優先。 5、具備較強的業務理解能力、跨部門溝通能力及項目推動能力，能兼顧技術細節與業務價值。 6、具備出色的邏輯思維、文檔撰寫與演講表達能力，能清晰傳遞技術方案與價值。