设备智能体开发工程师

主要职责

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   负责开发锂电设备智能体，实现设备自感知、自诊断、自修复，最终达成锂电产线OEE提升、产线人效提升、快速切拉换型、设备快速交付等目标，有效提升产线设备竞争力。

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   负责设备智能体业务模型设计开发，聚焦新能源电池整线生产设备，深挖产线设备核心痛点，负责设备工业智能体的需求拆解、场景SOP输出、现场角色skill蒸馏、业务模型搭建等。基于大模型及主流Agent框架，独立开发设备故障诊断、AI预测维保、设备参数优化等场景化智能体，并结合生产工况持续迭代优化功能与适配性，贴合锂电精密生产需求。

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   工程落地集成与性能优化。负责智能体业务模型现场Demo部署、调试、上线及日常运维，通过API、消息队列等方式完成与PLC、SCADA、MES、工业数据库等系统的对接集成

（一）基本要求 本科及以上学历，人工智能、自动化、新能源等相关专业，拥有3年及以上工业AI智能体、工业大模型开发落地经验。熟悉新能源电池生产核心设备原理，具备独立完成智能体方案设计、开发部署、迭代优化的工程实战能力，有锂电行业相关项目经验者优先。 （二）专业技能要求

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   智能体开发基础能力：熟练使用 Python，掌握 LangChain、LangGraph 图编排开发；同时熟悉 OpenClaw（小龙虾）、Nanobot 轻量级智能体框架核心循环、工具调用、多子 Agent 调度机制，可基于两套技术栈分别完成锂电设备智能体搭建与二次改造。

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   大模型与知识库技术能力：掌握大模型微调、高阶提示词工程、RAG检索增强技术，能够独立搭建锂电设备领域专属知识库，支撑设备故障溯源、参数智能推理、生产场景精准问答等核心功能落地。

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   工业系统集成能力：熟悉工业数字化软硬件体系，精通MES、SCADA、PLC、工业数据库的对接逻辑，熟练运用API、消息队列等集成方式，实现智能体与产线设备、业务系统的数据互通和决策指令闭环。

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   行业适配与迭代优化能力：具备锂电生产工艺与设备运维认知，可结合产线真实工况、生产数据完成数据清洗、分析研判与模型评估，持续迭代优化智能体精度与稳定性，适配电池精密生产场景需求。

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   熟悉LSTM/Transformer/TCN等时序模型在工业异常检测与预测中的应用；熟悉传统机器学习方法（XGBoost/LightGBM/RF）在工业场景的应用；有数据挖掘、算法建模相关经验者优先