智能制造算法工程師
25000元以下
貴陽(yáng)
應(yīng)屆畢業(yè)生
碩士
貴陽(yáng)
應(yīng)屆畢業(yè)生
碩士
- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
該職位還未進(jìn)行加V認(rèn)證,請(qǐng)仔細(xì)了解后再進(jìn)行投遞!
學(xué)歷專(zhuān)業(yè):
碩士及以上學(xué)歷,工業(yè)工程、運(yùn)籌學(xué)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
經(jīng)驗(yàn)與技能:
具備1-3年工業(yè)軟件、智能制造或相關(guān)領(lǐng)域算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)?!旧缯幸?,校招不要求工作經(jīng)驗(yàn),但是需要有類(lèi)似項(xiàng)目經(jīng)歷】
核心能力:熟練掌握運(yùn)籌優(yōu)化(如線性/整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式/元啟發(fā)式算法、約束規(guī)劃)或統(tǒng)計(jì)分析/機(jī)器學(xué)習(xí)(如回歸、分類(lèi)、時(shí)序預(yù)測(cè))中的至少一個(gè)方向。
工程能力:熟悉Python或者java,有算法部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
領(lǐng)域知識(shí):了解生產(chǎn)運(yùn)作管理基本概念(如MRP、APS、MES、TOC、精益生產(chǎn)),或有質(zhì)量管控(如SPC、六西格瑪)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
工具熟悉:接觸過(guò)一種或多種商業(yè)/開(kāi)源APS、MES系統(tǒng),或仿真軟件(如FlexSim、Plant simulation)者優(yōu)先。
綜合素質(zhì):具備出色的邏輯分析、問(wèn)題拆解和跨部門(mén)溝通能力,能夠深入業(yè)務(wù),理解工業(yè)場(chǎng)景中的核心痛點(diǎn)。
崗位價(jià)值:致力于通過(guò)人工智能技術(shù)推動(dòng)制造業(yè)智能化升級(jí);
智能排產(chǎn)與優(yōu)化:研發(fā)與優(yōu)化生產(chǎn)排程算法,應(yīng)對(duì)多約束、多目標(biāo)、動(dòng)態(tài)擾動(dòng)等復(fù)雜場(chǎng)景,提升設(shè)備利用率、縮短交付周期、降低生產(chǎn)成本;
質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析:基于生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)(設(shè)備、工藝、環(huán)境、檢測(cè)),構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測(cè)、缺陷根因分析、工藝參數(shù)優(yōu)化等模型,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控從“事后檢驗(yàn)”到“事前預(yù)防”;
數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘:深入車(chē)間現(xiàn)場(chǎng),理解業(yè)務(wù)邏輯,進(jìn)行制造數(shù)據(jù)的清洗、集成、特征工程,構(gòu)建面向分析的高價(jià)值數(shù)據(jù)集;
算法工程化落地:將算法模型封裝為可服務(wù)化、可配置的模塊,并與MES、SCADA等工業(yè)系統(tǒng)集成,推動(dòng)算法在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用與迭代;
前沿技術(shù)探索:跟蹤運(yùn)籌優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制、工業(yè)智能等領(lǐng)域的前沿進(jìn)展,并評(píng)估其在解決實(shí)際制造難題中的可行性。
碩士及以上學(xué)歷,工業(yè)工程、運(yùn)籌學(xué)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
經(jīng)驗(yàn)與技能:
具備1-3年工業(yè)軟件、智能制造或相關(guān)領(lǐng)域算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)?!旧缯幸?,校招不要求工作經(jīng)驗(yàn),但是需要有類(lèi)似項(xiàng)目經(jīng)歷】
核心能力:熟練掌握運(yùn)籌優(yōu)化(如線性/整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式/元啟發(fā)式算法、約束規(guī)劃)或統(tǒng)計(jì)分析/機(jī)器學(xué)習(xí)(如回歸、分類(lèi)、時(shí)序預(yù)測(cè))中的至少一個(gè)方向。
工程能力:熟悉Python或者java,有算法部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
領(lǐng)域知識(shí):了解生產(chǎn)運(yùn)作管理基本概念(如MRP、APS、MES、TOC、精益生產(chǎn)),或有質(zhì)量管控(如SPC、六西格瑪)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
工具熟悉:接觸過(guò)一種或多種商業(yè)/開(kāi)源APS、MES系統(tǒng),或仿真軟件(如FlexSim、Plant simulation)者優(yōu)先。
綜合素質(zhì):具備出色的邏輯分析、問(wèn)題拆解和跨部門(mén)溝通能力,能夠深入業(yè)務(wù),理解工業(yè)場(chǎng)景中的核心痛點(diǎn)。
崗位價(jià)值:致力于通過(guò)人工智能技術(shù)推動(dòng)制造業(yè)智能化升級(jí);
智能排產(chǎn)與優(yōu)化:研發(fā)與優(yōu)化生產(chǎn)排程算法,應(yīng)對(duì)多約束、多目標(biāo)、動(dòng)態(tài)擾動(dòng)等復(fù)雜場(chǎng)景,提升設(shè)備利用率、縮短交付周期、降低生產(chǎn)成本;
質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析:基于生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)(設(shè)備、工藝、環(huán)境、檢測(cè)),構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測(cè)、缺陷根因分析、工藝參數(shù)優(yōu)化等模型,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控從“事后檢驗(yàn)”到“事前預(yù)防”;
數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘:深入車(chē)間現(xiàn)場(chǎng),理解業(yè)務(wù)邏輯,進(jìn)行制造數(shù)據(jù)的清洗、集成、特征工程,構(gòu)建面向分析的高價(jià)值數(shù)據(jù)集;
算法工程化落地:將算法模型封裝為可服務(wù)化、可配置的模塊,并與MES、SCADA等工業(yè)系統(tǒng)集成,推動(dòng)算法在生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用與迭代;
前沿技術(shù)探索:跟蹤運(yùn)籌優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制、工業(yè)智能等領(lǐng)域的前沿進(jìn)展,并評(píng)估其在解決實(shí)際制造難題中的可行性。
工作地點(diǎn)
地址:貴陽(yáng)白云區(qū)貴陽(yáng)白云區(qū)中國(guó)航發(fā)黎陽(yáng)(貴州黎陽(yáng)航空動(dòng)力有限公司)
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