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職位描述1、需求分析與方案設(shè)計(jì) - 與業(yè)務(wù)部門深度溝通，梳理生產(chǎn)、質(zhì)檢、物流等業(yè)務(wù)場(chǎng)景的 AI 需求，形成需求文檔。 - 設(shè)計(jì) AI 解決方案，確定算法選型、技術(shù)架構(gòu)與數(shù)據(jù)處理方案。 2、算法研發(fā)與模型構(gòu)建 - 基于 TensorFlow、PyTorch 等框架，開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法模型，如缺陷檢測(cè)模型、預(yù)測(cè)性維護(hù)模型。 - 對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)，優(yōu)化算法性能與準(zhǔn)確率，確保滿足業(yè)務(wù)指標(biāo)要求。 3、數(shù)據(jù)處理與管理 - 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、特征工程等預(yù)處理工作，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。 - 管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、調(diào)用流程，保障算法模型數(shù)據(jù)供給。 4、系統(tǒng)部署與維護(hù) - 將 AI 模型部署至生產(chǎn)環(huán)境，與 IT 系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)算法落地應(yīng)用。 - 監(jiān)控模型運(yùn)行狀態(tài)，定期更新維護(hù)，解決運(yùn)行中出現(xiàn)的問題。 5、技術(shù)研究與知識(shí)沉淀 - 跟蹤 AI 前沿技術(shù)，探索新技術(shù)在制造業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用潛力。 - 編寫技術(shù)文檔，分享研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，提升團(tuán)隊(duì) AI 技術(shù)能力。 - 制定應(yīng)急預(yù)案（如AI系統(tǒng)故障時(shí)切換人工流程）

職位要求1、教育程度：計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、電子信息等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先 2、專業(yè)經(jīng)驗(yàn)： - 3年以上制造業(yè)大數(shù)據(jù)/數(shù)字化/智能化工作經(jīng)驗(yàn)，具備工業(yè)AI落地項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) - 1到3年AI 算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有制造業(yè)（如質(zhì)檢、預(yù)測(cè)性維護(hù)）場(chǎng)景 AI 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 3、核心能力： - 精通 Python 編程，熟練使用 NumPy、Pandas 等數(shù)據(jù)處理庫(kù)。 - 熟悉 TensorFlow、PyTorch 等深度學(xué)習(xí)框架，掌握常見機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法（如 CNN、RNN、SVM 等）。 - 具備數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模、特征工程經(jīng)驗(yàn)，熟悉 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)操作。 - 了解 Linux 系統(tǒng)，有算法模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 4、知識(shí)儲(chǔ)備： - 熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)議（OPC UA、Modbus）及物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu) - 了解制造業(yè)安全標(biāo)準(zhǔn)（IEC 62443） - 掌握Python/SQL基礎(chǔ)及MinIO等工業(yè)數(shù)據(jù)工具