【职位概述】

作为工业制造领域的大数据与AI产品架构师，负责设计面向高端/离散/流程制造企业的数据智能底座及AI应用产品。深入理解工业场景，构建从设备数据采集、数据治理到AI算法模型落地的端到端技术架构，并主导工业智能体（Industrial Agent） 的体系设计——通过融合感知、决策、执行闭环，打造具备自主协同能力的智能系统，驱动制造型企业实现全面智能化升级。

【岗位职责】

1. 产品与技术架构设计：

• 顶层设计： 负责工业大数据平台、工业互联网平台及AI中台的整体架构规划，涵盖数据采集层（边缘计算）、数据中台层（数据湖/数据仓库）、AI基础算法层（机器学习/深度学习）及应用层（SaaS化工业APP）的架构设计。
• 技术选型： 针对工业场景下的海量时序数据处理需求，进行技术栈选型（如物联网时序数据库、流式计算引擎、大数据批处理框架），确保系统具备高并发写入、低时延查询和高可靠性。
• AI工程化架构： 设计MLOps（机器学习运维）流程，构建模型训练、推理、部署及监控的闭环体系，预测性维护、参数优化等场景的快速迭代。
• 工业智能体架构设计： 负责工业智能体（Agent）的技术体系设计，包括感知层（多模态数据融合）、决策层（基于强化学习/运筹优化的自主决策）、执行层（指令下发与反馈闭环），并支持多智能体协同、人机协作等复杂场景。

2. 工业场景需求洞察与方案落地：

• 业务抽象： 深入制造车间、产线和设备端，与工艺工程师、设备管理人员沟通，将复杂的工业机理与大数据/AI技术相结合，抽象出可复用的业务模型。
• 核心场景落地：
  • 设备智能： 设计基于振动/温度数据的设备故障诊断与预测性维护架构。
  • 质量优化： 设计基于机器视觉的缺陷检测架构，以及基于过程数据的产品良率预测与根因分析方案。
  • 生产调度： 设计基于运筹优化算法的生产排程与供应链协同架构。
  • 能效管理： 设计工厂能源大数据分析架构，支持碳足迹追踪与能效优化。
  • 工业智能体应用： 设计智能自主工作流，决策流，融合周边支持性模块构建：提示词工程，记忆体构建，知识增强检索等等。

3. 数据治理与数据资产化：

• 数据标准： 建立工业数据治理体系，包括设备资产主数据管理、数据质量稽核、元数据管理，解决工业“脏数据”、“孤岛数据”问题。
• 数字孪生对接： 负责物理实体（设备、产线）与数字空间的映射架构，支持3D可视化与实时数据联动，并为智能体提供高保真仿真训练环境。

4. 技术攻坚与团队协同：

• 项目落地： 主导和领导核心模块的代码开发（POC原型验证或核心框架搭建），解决海量工业时序数据存储、复杂事件处理及大规模AI推理的高性能问题。
• 内外协同： 作为技术接口人与硬件（PLC/传感器/边缘网关）团队、算法团队、前后端开发团队紧密协作，确保技术方案在资源受限的边缘端或云端顺利落地。支持售前团队进行重大项目技术竞标。

Qualifications

1. 背景经验

• 学历专业： 研究生及以上学历，计算机科学、软件工程、自动化、数学、工业工程等相关专业。
• 工作经验： 3-5年以上大数据架构或AI平台架构经验，其中至少3年专注于工业制造领域（如汽车、电子、钢铁、化工、新能源等）的项目经验。

2. 专业技能

• 工业认知：
  • 深刻理解工业制造流程，熟悉MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监视控制）、PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）等工业系统的数据交互方式。
  • 熟悉OPC UA、Modbus、MQTT、Profinet等主流工业通信协议。
• 大数据技术栈：
  • 精通Hadoop/Spark/Flink等大数据生态技术。
  • 深入理解时序数据库（如InfluxDB、TDengine、TimescaleDB）与关系型数据库的应用场景。
  • 熟悉数据湖（Data Lakehouse）架构在工业领域的应用。
• 基础AI/ML技术栈：
  • 了解机器学习与深度学习的基本原理，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架的部署流程。
  • 有AI模型压缩、边缘端部署经验者优先（如将CV模型部署在Jetson或嵌入式设备上）。
  • 有知识图谱（用于故障诊断知识库）或运筹优化算法落地经验者优先。
• 智能体专项能力：
  • 深入理解智能体（Agent）基本架构，熟悉强化学习（RL）、多智能体系统（MAS）、规划与决策算法（如POMDP、蒙特卡洛树搜索）。
  • 了解机器人操作系统（ROS/ROS2）、具身智能、仿真环境（如Gazebo、Unity ML-Agents）在工业中的应用。
  • 有自主系统、自适应控制或工业机器人编程经验者优先。
• 架构能力：
  • 具备高并发、低延迟、高可用分布式系统的架构设计经验。
  • 熟悉容器化（Docker/K8s）及云原生技术。
  • 多系统联动和融合能力
  • 侧重于智能体架构方向，对自主决策、多智能体协同、优化训练等方面的有深入理解

3. 软性素质

• 业务穿透力： 具备极强的逻辑思维和抽象能力，能够听懂“工业语言”（如OEE、良率、节拍），并将其翻译为“技术语言”（如数据模型、算法特征）。
• 沟通能力： 能够与客户技术决策者、业务领导、甚至是现场执行者进行有效沟通，能够实现战略和目标落地
• 抗压能力： 适应制造业项目现场环境（需要进入工厂现场），具备解决复杂技术难题的韧性。

【加分项】

• 有从0到1构建工业互应用平台并通过国家级“双跨平台”评审经验者。
• 有熟悉特定工业领域（如半导体、车规级产品制造、锂电池、重型机械）工艺算法者。
• 具备IT与OT融合的项目经验，写过简单的PLC脚本或了解梯形图者。
• 拥有PMP、TOGAF或云架构师认证者。
• 有工业智能体/机器人/自主系统项目落地经验，或参与过具身智能相关研究项目者优先。

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