职位描述： 1.业务需求分析与AI机会挖掘​ 深入工厂现场，与制造、质量、工艺、物流等团队紧密协作，系统梳理各环节业务痛点，识别AI可赋能的场景，如预测性维护、智能质检、工艺优化、能耗管理等。 基于业务理解，输出清晰的AI需求分析报告，并规划可落地的实施路径。 2.AI解决方案设计与开发​ 主导设计并开发AI/ML模型及算法，包括但不限于： 预测性维护模型（针对空压机、机器人、吸塑发泡等关键设备） 机器视觉检测系统（外观缺陷、装配质量、功能检测等） 生产过程优化模型（排产优化、工艺参数调优、能耗管理） 供应链智能模型（需求预测、物料齐套分析、物流优化） 数字孪生与工艺知识挖掘（线体布局、工艺仿真、方案验证） 3.技术落地与集成实施​ 将AI解决方案与现有系统（MES/ERP/SCADA/PLC等）集成，确保在生产环境中稳定运行。协同自动化、IT及工艺团队，推动AI项目从概念验证到规模部署的全生命周期管理，包括测试、上线、运维与效果追踪。 4.顶层规划与解决方案推进​ 结合行业实践与客户现状，参与制定智能制造顶层规划及分阶段实施路线图。整合内外部技术资源（如工业互联网平台、家电大模型、生态伙伴能力），制定定制化解决方案，并推动落地执行。 5.效果评估与持续迭代​ 通过数据分析评估AI应用在提质、降本、增效等方面的实际效果，并持续优化模型与方案。跟踪AI、IIoT、边缘计算等前沿技术，开展创新预研，推动技术迭代与业务升级。 6.知识沉淀与赋能推广​ 沉淀家电制造典型场景的AI解决方案、技术方法论与案例库，形成可复用的能力资产。编写技术文档与培训材料，赋能内部团队与业务部门，提升整体智能化应用水平。 任职资格： 1、本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、工业工程、机械工程等相关专业。 2、5年以上工业AI/智能制造相关经验，有家电或离散制造业背景者优先。 3、熟练掌握机器学习、深度学习、机器视觉、强化学习、数据挖掘等技术，具备实际建模与部署经验。 4、熟悉工业数据生态（IoT数据、MES、质量数据、视觉检测系统等），具备数据平台开发或集成经验者优先。 5、具备较强的业务理解能力、跨部门沟通能力及项目推动能力，能兼顾技术细节与业务价值。 6、具备出色的逻辑思维、文档撰写与演讲表达能力，能清晰传递技术方案与价值。