一、岗位职责
1. 技术架构规划
结合公司生产、质检、供应链、人力资源等核心业务场景，调研并挖掘 AI 技术落地需求，制定贴合企业实际的 AI 技术架构方案与中长期发展路线图，主导架构选型（如机器学习框架、深度学习平台、边缘计算设备等），确保架构具备可扩展性、安全性与成本效益。
2. 项目全流程技术把控
牵头公司 AI 项目的技术攻坚，涵盖需求分析、算法选型、模型设计、数据治理等环节；针对智能制造场景（如生产缺陷检测、设备预测性维护、智能排产、能耗优化等），指导团队完成数据采集、清洗、标注与模型训练、调优、部署；把控项目技术质量与进度，解决项目实施过程中的核心技术瓶颈。
3. 技术团队管理与能力建设
组建并带领 AI 技术团队开展工作，制定团队技术培训计划，培养算法工程师、数据工程师等岗位人才的专业能力；建立技术评审机制，规范 AI 项目开发流程与技术标准，推动团队技术创新与经验沉淀。
4. 技术生态与资源整合
跟踪前沿 AI 技术（如大模型、计算机视觉、工业互联网等）在制造业的应用趋势，评估新技术引入的可行性与价值；对接外部 AI 技术供应商、科研机构，整合内外部技术资源，搭建企业 AI 技术合作生态；负责 AI 系统的运维监控与迭代优化，保障系统长期稳定运行。
5. 跨部门协同与价值落地
与生产、质量、运营、IT 等部门密切协作，理解业务痛点并转化为 AI 技术解决方案，推动 AI 成果在业务场景的落地应用；量化 AI 技术带来的生产效率提升、成本降低、质量改善等价值，为企业决策提供数据支持。
二、任职要求
（一）学历与专业背景
1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化等相关专业，硕士及以上学历优先。
2. 具备 5 年以上 AI 领域技术架构设计、研发及项目管理经验，有制造业智能制造项目落地经验者优先。
（二）核心技术能力
1. 精通机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心 AI 技术，熟练掌握至少两种主流 AI 框架（如 TensorFlow、PyTorch），具备大型 AI 模型的设计、训练与优化能力。
2. 熟悉工业场景下的数据治理流程，包括工业数据采集、清洗、标注、存储与管理，能针对生产设备、质检环节等制造数据特点设计数据解决方案。
3. 了解智能制造相关技术与标准，如工业互联网平台、边缘计算、物联网（IoT）、数字孪生等，能将 AI 技术与制造业务场景深度融合。
4. 具备扎实的系统架构设计能力，能独立完成高可用、高扩展性的 AI 系统架构方案，熟悉云原生技术（如 K8s、Docker）及 AI 模型的云端/边缘端部署流程。
（三）项目与团队管理能力
1. 主导过至少 2 个以上大型 AI 项目的全流程实施，具备从需求分析、架构设计到部署落地的端到端项目经验，能有效解决项目中的复杂技术瓶颈。
2. 具备优秀的团队管理能力，能搭建并带领 AI 技术团队开展工作，制定技术培训与人才培养计划，推动团队技术能力提升。
3. 具备良好的跨部门协作能力，能高效对接业务、生产、IT 等部门，将业务需求转化为技术方案，并推动方案落地与价值变现。
（四）综合素质要求
1. 具备敏锐的技术洞察力，能跟踪 AI 前沿技术趋势，并结合企业实际评估技术落地的可行性与价值。
2. 具备较强的沟通表达与文档撰写能力，能独立输出架构设计文档、技术方案报告等专业材料。
3. 抗压能力强，具备高度的责任心与创新意识，能适应制造业快速迭代的业务需求。