小米小米汽车-工业工程-智能制造AI算法工程师
任职要求
1. 学历与专业：计算机科学、人工智能、机器学习、数据分析或相关领域硕士及以上学位，且熟悉汽车制造流程 2. 能力要求： - 具备5年以上工业智能系统开发经验，主导过不少于5个工业级AI项目规划&实施&落地&维护与优化，深度理解MES等制造业标准体系，熟悉OPC-UA、Modbus等工业协议对接，有国内头部车企生产制造项目经验者优先 - 开发能力以Python（NumPy/Pandas/Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch等机器学习库）为核心，熟悉Java/Sc…
工作职责
1. 深入了解汽车制造流程，系统化梳理整车生产全流程（冲压/压铸/焊装/涂装/总装/电池/电驱），识别AI技术在整车制造业务场景，输出可落地的智能化改造解决方案 2. 基于整车制造场景，牵头设计并实现基于AI大模型的智能体架构，构建覆盖工艺优化、知识管理、智能决策的标准化AI产品体系 3. 负责搭建支持AI模型开发、数据管理、服务部署的一体化平台，建立汽车制造相关AI数据库，实现算法模型从训练优化到生产部署的全生命周期管理 4. 负责实施和优化机器学习代码，用于数据预处理、特征工程、模型训练和评估，验证模型性能并迭代改进 5. 牵头制造版块人工智能技术研发路径拆解，开展汽车制造领域前沿技术研究，制定整车智能制造3-5年AI技术发展规划，支持降本、提质、增效业务目标达成 6. 牵头内部赋能培训计划，打造具备AI思维与实施能力的复合型人才梯队
1. 负责3C智能制造领域的前沿算法研究； 2. 设计并实现创新的AI解决方案； 3. 与产品团队紧密合作，将研究成果转化为实际应用； 4. 撰写技术专利和学术论文； 5. 参与行业技术交流，跟踪最新技术发展。 【课题名称】 3C智能制造工业算法研究 【课题内容】 1. 机器学习与深度学习：重点研究工艺参数调优、设备预测性维护、生产质量预测与控制以及智能调度优化等关键技术，通过深度学习技术提升制造过程的智能化水平和效率； 2. 大模型应用：探索工业知识库构建、多模态工业数据理解、工业决策支持系统等前沿领域，利用大模型技术赋能工业智能化升级； 3. 具身智能：研究工业装备智能控制、自适应制造系统、人机协作系统等方向，推动智能装备向更高水平的自主化和智能化发展。
职责模块：自动化设备部; 职责描述:负责制造中心四地项目智能制造创新业务导入的技术支持，侧重电控和机器人&视觉;负责机器人集成运用、技能培训、自制调试；赋能四地项目推广及业务承接。; 权重:90%%。
1. 负责智能制造AI平台的整体规划和构建，推动AI工具在汽车生产制造、供应链等场景的落地，提升运营效率与业务创新能力； 2. 负责AI平台架构设计、模块开发、应用部署、性能优化等，完成数据预处理、特征工程、模型训练和评估等工作，确保技术方案的可行性与行业适配性； 3. 完成AI算法的平台化、低代码封装，确保算子的高性能和易用性； 4. 制定智能化发展规划和推进方法，培训、启发、引导智能制造各业务版块逐步提升自主创新能力； 5. 跟踪AI技术前沿动态和发展趋势，拓展与AI厂商、高校、科研机构等合作，推动制造领域人工智能技术研发路径拆解和应用，提出行业创新解决方案； 6. 牵头内部AI赋能培训计划和团队建设，打造具备AI视野、数字化能力以及业务知识的复合型团队。
1. 系统需求分析与架构设计：负责收集生产制造系统各业务需求，将需求转化为技术方案，完成架构设计，并根据方案适配相应技术栈（如编程语言、DB、MQ等），构建开发、测试、部署所需技术工具链； 2. 系统功能设计与软件开发：主导生产系统核心模块（生产实时监控、ANDON管理、生产防错管理、在制品自动跟踪识别、路由调度）前后端及数据库开发，确保各项功能符合预期交付要求； 3. 工业互联与系统集成：完成与外部智能装备系统的接口设计和开发测试，实现生产制造数据的集中采集、存储、监控、转发等功能，完成完成与外部软件系统（如BOM系统、MES系统等）接口设计与开发测试； 4. 开发协作与系统保障：系统开发前制定开发规范、技术标准，推动团队高效协作，系统测试前制定测试计划，完成单元测试、集成测试及用户验收测试，系统上线后支持工厂运维团队快速排故，保障系统稳定性； 5. 技术支持与持续改进：关注前沿技术，收集用户反馈，解决现场问题，持续提出并实施技术创新；