新技术规划工程师

岗位核心定位：负责将AI&仿真新技术应用于生成系统规划、制造及运营等业务场景，解决实际制造业务痛点，推动智能制造落地，实现降本增效与质量提升

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   AI应用场景挖掘&识别，基于业务场景并结合AI技术，挖掘有价值、可落地的AI应用场景；

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   AI技术的应用，基于AI应用场景进行技术方案设计、模型验证、方案落地；

3. 03

   知识沉淀与赋能：沉淀AI在制造领域应用的方法论、技术规范与标准文档。通过培训、工作坊等形式，赋能业务团队，提升制造体系内的AI应用意识与能力；

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   技术前沿探索：跟踪大模型、多模态、Agent等技术在工业场景的前沿应用，进行技术评估与试点方案输出，为制造智能化引入创新动能；

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   制造系统离散仿真，分析物流方案可行性，并提出优化方案

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   学历专业：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机械、自动化、物流等相关专业；

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   编程与工具：熟练掌握Python、SQL，熟悉Linux开发环境及常用Shell命令。熟练使用Git进行代码版本管理。

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   仿真工具：熟悉Flexsim、Plant Simulation等主流离散仿真工具 - 算法框架：熟悉至少一种主流深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow或PaddlePaddle，熟悉各种大模型、小模型调试与应用能力。 - 算法领域：熟悉至少一类工业AI算法，包括但不限于： - 视觉检测：熟悉YOLO、Detectron2、SAM等模型及应用。 - 时序分析：熟悉LSTM、Transformer等时序预测与分类模型。 - 异常检测：了解基于统计、机器学习或深度学习的异常检测方法。 - 运筹优化：了解OR-Tools、Gurobi等工具，能解决排产、路径规划等问题。 - 业务理解：了解电池制造业基本生产流程与工艺知识，能够与工艺、设备工程师进行有效技术对话，理解业务痛点。 - 软性能力：具备出色的项目推动力、跨部门沟通协调能力及解决问题的思维，能够独立主导中等复杂度的AI应用项目。 -具备汽车整车厂或其他制造（如电子、机械）企业AI项目落地经验（如利用RAG构建工业知识库、开发多模态工业Agent、进行设备维修问答等）经验优先