ai算法工程師

AI算法工程師（智能制造方向）
一、崗位職責
1. 數據處理：負責生產相關數據（時序傳感器數據、工藝日志等）的清洗、特征工程與質量監控，結合精密制造工藝邏輯提取有效特征，為模型訓練提供高質量、高適配性的數據支撐（業務核心基礎流程）；
2. 預測建模：基于企業生產核心需求，搭建并優化預測模型（重點覆蓋風速預測、生產效率預測、峰值預測等），解決小樣本、強噪聲場景下的建模問題，確保模型精度與業務可解釋性；
3. 工程落地：將訓練完成的模型封裝為API服務，負責模型的工業級部署、性能調優與運維，確保模型兼容企業現有業務系統（如MES/ERP），實現7×24小時穩定運行并賦能實際生產；
4. 跨域協作：與工藝工程師、生產部門、IT運維團隊緊密協作，精準對齊業務需求，推動模型成果落地應用與持續迭代優化。
二、任職要求
1. 核心硬技能（必備）
- 精通Python編程語言，熟練使用Pandas、Numpy等數據處理庫，掌握PyTorch/TensorFlow等深度學習框架；
- 具備扎實的數學基礎，掌握線性代數、概率論、凸優化等算法核心理論，能支撐預測模型的構建與優化；
- 熟悉SQL/NoSQL數據庫操作，具備時序數據、工業非標數據的處理經驗，能針對性解決數據缺失、噪聲等工業數據常見問題；
- 掌握模型工程化相關技術，熟悉Docker容器化部署，能將模型封裝為API服務，具備工業級部署穩定性保障與性能調優能力。
2. 場景化能力（優先）
- 有智能制造、高端精密制造或工業互聯網相關AI項目經驗，參與過從數據處理、建模到工程落地的全流程；
- 具備小樣本、強噪聲場景下的預測建模經驗，精通ARIMA、Prophet、XGBoost、LSTM等常用預測算法的選型與調優；
- 能快速理解精密制造核心工藝邏輯，可結合工藝需求設計特征與驗證模型合理性；
- 熟悉工業業務系統（MES/ERP）對接邏輯，有工業級模型部署、運維及問題排查經驗。
3. 軟技能要求
- 務實導向，聚焦生產實際問題解決，不盲目追求算法前沿性，重視模型的業務落地價值與可解釋性；
- 具備優秀的跨團隊協作能力，能高效對接工藝、生產、IT等多部門，推動項目順利推進；
- 抗壓能力強，能適應制造業AI落地的迭代特性，具備獨立思考與問題解決能力。