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負(fù)責(zé)工業(yè)級(jí)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)與技術(shù)落地，整合低代碼工具（如Dify/RAGFlow）、工業(yè)數(shù)據(jù)接口（如MES/PLC/SCADA）、大模型能力（如LLM+知識(shí)圖譜），打造面向設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工藝優(yōu)化、質(zhì)量檢測(cè)等場(chǎng)景的端到端AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)。 1.核心職責(zé) 平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì) 設(shè)計(jì)模塊化平臺(tái)架構(gòu)，支持工業(yè)數(shù)據(jù)接入（時(shí)序數(shù)據(jù)、設(shè)備日志、工藝參數(shù)）、低代碼AI應(yīng)用編排（類(lèi)似Dify的Workflow設(shè)計(jì)器）、模型服務(wù)化（容器化部署、邊緣計(jì)算適配）。 集成工業(yè)協(xié)議（如OPC UA、Modbus）與ERP/MES系統(tǒng)接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步與業(yè)務(wù)閉環(huán)。 2.核心技術(shù)開(kāi)發(fā) 開(kāi)發(fā)工業(yè)知識(shí)庫(kù)管理模塊，支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（圖紙、手冊(cè)）的解析（類(lèi)似RAGFlow的文檔抽取功能）。 構(gòu)建領(lǐng)域Prompt模板庫(kù)，優(yōu)化大模型在工業(yè)場(chǎng)景的輸出準(zhǔn)確性（如設(shè)備故障描述生成、工藝參數(shù)建議）。 實(shí)現(xiàn)多模型編排（如結(jié)合CV模型+時(shí)序預(yù)測(cè)模型的質(zhì)量檢測(cè)流程），支持可視化拖拽式Pipeline設(shè)計(jì)。 3.工業(yè)場(chǎng)景適配 針對(duì)制造業(yè)需求，設(shè)計(jì)高魯棒性的AI服務(wù)（如容忍傳感器數(shù)據(jù)噪聲、支持?jǐn)嗑W(wǎng)邊緣運(yùn)行）。 開(kāi)發(fā)行業(yè)預(yù)置模板（如預(yù)測(cè)性維護(hù)、能耗優(yōu)化），降低企業(yè)使用門(mén)檻。 4.團(tuán)隊(duì)管理與協(xié)作 領(lǐng)導(dǎo)后端、前端、數(shù)據(jù)工程師團(tuán)隊(duì)，制定開(kāi)發(fā)規(guī)范與DevOps流程（需熟悉Kubernetes、MLOps工具鏈）。 與工業(yè)客戶/業(yè)務(wù)專家協(xié)作，將領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)化為平臺(tái)功能（如工藝規(guī)則引擎）。 任職要求 必須條件 5年以上工業(yè)軟件或AI平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)至少1個(gè)生產(chǎn)級(jí)AI應(yīng)用平臺(tái)項(xiàng)目。 精通以下技術(shù)棧： 低代碼平臺(tái)開(kāi)發(fā)：Dify/FastGPT/RAGFlow二次開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，或自研類(lèi)似框架能力。 工業(yè)數(shù)據(jù)集成：熟悉時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（InfluxDB）、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（OPC UA）、ETL工具。 云邊協(xié)同：掌握Kubernetes、Docker、邊緣計(jì)算框架（如KubeEdge）。 熟悉大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)（Prompt Engineering、RAG、Agent設(shè)計(jì)），有工業(yè)領(lǐng)域微調(diào)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。 加分項(xiàng) 了解數(shù)字孿生、工業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。