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%%。
特斯拉为信息技术部开放 IT MFG DevOps AI 全职岗位（工作地点：特斯拉上海超级工厂）。若你是融合 AI 开发、DevOps 实践与制造业技术的全能专家，能在智能制造场景下高效应对挑战、解决复杂技术问题，拒绝重复低效的工作模式，那么该岗位正适合你。 IT MFG DevOps AI 是连接公司 IT 系统与生产制造环节的核心角色，身处智能制造落地的一线。你将每日对接 AI 技术研发、容器化部署与生产运维等多领域工作，通过技术实践支持公司优化生产流程、提升制造效率，助力实现智能制造转型的核心目标。 岗位职责 • 负责 AI 算法研发、模型优化与训练，聚焦生产线数据分析、质量控制、故障检测、自动化生产等场景，确保 AI 技术适配制造业务需求。 • 基于 Kubernetes（K8s）与 Docker 容器技术，完成 AI 解决方案的部署、监控与扩展，保障生产环境中系统的高可用性与稳定性。 • 参与 DevOps 流程建设，优化 AI 模型与系统的开发、测试、部署全链路，实现自动化部署、持续集成（CI）与持续交付（CD）。 • 与生产、质量控制、研发等制造相关部门对接，深入理解业务痛点，提供数据驱动的 AI 技术解决方案。 • 快速响应生产线上的技术需求与故障，排查 AI 系统、容器集群、网络环境等问题，减少对生产进度的影响，提升生产效率与质量。 • 跟踪 AI 与 DevOps 领域前沿技术（如工业大模型、云原生运维）及行业动态，推动新技术在制造场景的预研与应用，持续优化系统性能。
1、负责机器人AI算法在工业场景下的研发、实现与优化，针对客户具体需求设计并实现感知、决策、规划与控制模块，确保算法在实际机器人平台上的稳定高效运行。 2、对接售前与产品团队，深入理解解决方案中的技术要点，参与技术可行性分析与算法选型，为项目落地提供核心算法支持。 3、编写算法相关技术文档与实施方案，协同软件、硬件团队完成系统集成与测试，持续跟踪算法应用效果并推动产品优化迭代。