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負(fù)責(zé)公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)、設(shè)備等數(shù)據(jù)的相關(guān)算法的研發(fā)與落地，核心聚焦于生產(chǎn)過(guò)程人效分析、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控、預(yù)測(cè)性維護(hù)等。
生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化：分析產(chǎn)線上人員操作數(shù)據(jù)、工時(shí)數(shù)據(jù)、物料流轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建算法模型評(píng)估人機(jī)協(xié)作效率，識(shí)別低效操作，為生產(chǎn)節(jié)拍優(yōu)化和人員調(diào)度提供數(shù)據(jù)支持。
設(shè)備健康管理：基于傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、電流等），構(gòu)建時(shí)序數(shù)據(jù)分析模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)控、異常檢測(cè)和剩余壽命預(yù)測(cè)。
產(chǎn)品一致性分析：探索生產(chǎn)參數(shù)、設(shè)備參數(shù)與試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出產(chǎn)品一致性差的原因。
前沿AI探索與應(yīng)用：跟蹤大模型技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)針對(duì)生產(chǎn)中的復(fù)雜決策、知識(shí)問(wèn)答、多模態(tài)分析等場(chǎng)景，探索并開(kāi)發(fā)基于大模型的智能應(yīng)用（如自主決策的智能體Agent），提升工廠智能化水平。
數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建：參與數(shù)據(jù)中臺(tái)的建設(shè)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、特征工程、模型部署與運(yùn)維，確保算法模型在工業(yè)環(huán)境中的穩(wěn)定、高效運(yùn)行。
與生產(chǎn)、設(shè)備、IT部門緊密協(xié)作，深入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，理解需求，并將算法結(jié)果轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務(wù)洞察和建議。
技術(shù)要求：
精通 Python 編程語(yǔ)言及常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)（如 NumPy, Pandas, Scikit-learn）。
扎實(shí)的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，熟練掌握分類、回歸、聚類、降維等算法，并具備豐富的模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)。
對(duì)大模型技術(shù)有一定了解，具備通過(guò)代碼調(diào)用API或使用開(kāi)源模型進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)的能力。有智能體（Agent）或AI應(yīng)用框架（如LangChain）實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
熟悉時(shí)序數(shù)據(jù)分析、異常檢測(cè)、信號(hào)處理等相關(guān)技術(shù)。
具備良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)，熟悉 Linux 開(kāi)發(fā)環(huán)境。
經(jīng)驗(yàn)與軟實(shí)力：
必須具備制造業(yè)相關(guān)算法經(jīng)驗(yàn)，有電氣設(shè)備、機(jī)械制造、汽車等離散制造行業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
對(duì)生產(chǎn)制造、工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)有濃厚興趣，具備優(yōu)秀的業(yè)務(wù)理解能力和跨部門溝通能力，能將抽象的業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為可解的算法問(wèn)題。
具備強(qiáng)烈的責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠在一個(gè)快速發(fā)展的環(huán)境中獨(dú)立解決問(wèn)題。
有MES/SCADA等工業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)對(duì)接經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
有算法模型在邊緣設(shè)備或工業(yè)服務(wù)器上部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
具備優(yōu)秀的技術(shù)前瞻性和學(xué)習(xí)能力，對(duì)將大模型等前沿技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)場(chǎng)景充滿熱情。