数智化工艺开发工程师（数据/算法）

负责模组/PACK 工艺制程数据分析与决策支持系统开发，围绕生产过程、质量指标、设备/工艺参数等数据，开展系统功能建设、数据分析、效果验证和持续优化迭代。

负责模组/PACK 相关数据算法开发，构建工艺数据挖掘、质量预测、异常识别、趋势监控、参数分析等算法模型，支撑工艺优化、质量改善和效率提升。

负责工艺数智化业务架构搭建、方案设计和标准制定，包括数据接入规范、分析流程规范、算法应用标准、系统功能模块设计等，推动工艺数据能力体系化建设。

负责将 AI、模型算法、AI 编程/Agent 工具等前沿技术 与模组/PACK 业务场景结合，开展方案架构设计、原型验证、产品规划和落地实施，提升工艺分析、问题定位、文件编制和知识复用效率

本科及以上学历，计算机、统计学、应用数学、软件工程、自动化、机械工程、车辆工程等相关专业优先；具备数据分析基础，对汽车、新能源或智能制造业务场景有理解者优先。

熟练掌握 Python，具备数据处理、脚本开发、自动化分析能力；熟悉 SQL，能够进行数据查询、清洗、统计分析和结果输出；熟悉 Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib 等常用数据分析/建模工具优先。

具备 AI 工具辅助开发能力，熟悉或有意愿深入使用 OpenCode、Claude Code等 AI 编程/Agent 工具，能够结合实际业务提升分析、开发、调试和文档输出效率；有实际应用经验者优先。

具备算法建模或工业数据分析经验，熟悉分类、聚类、回归、异常检测、关联分析、趋势分析等常见算法场景；有制造过程数据、质量数据、设备信号、工艺参数、MES/看板数据处理经验者优先。

具备良好的业务理解能力、沟通协作能力和项目推进能力，能够与工艺、质量、设备、IT 等跨部门团队高效协同，推动数据分析、算法模型或工具系统在业务中落地