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學(xué)歷專業(yè)：
碩士及以上學(xué)歷，工業(yè)工程、運(yùn)籌學(xué)、自動化、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
經(jīng)驗(yàn)與技能：
具備1-3年工業(yè)軟件、智能制造或相關(guān)領(lǐng)域算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)?！旧缯幸螅Ｕ胁灰蠊ぷ鹘?jīng)驗(yàn)，但是需要有類似項(xiàng)目經(jīng)歷】
核心能力：熟練掌握運(yùn)籌優(yōu)化（如線性/整數(shù)規(guī)劃、啟發(fā)式/元啟發(fā)式算法、約束規(guī)劃）或統(tǒng)計(jì)分析/機(jī)器學(xué)習(xí)（如回歸、分類、時序預(yù)測）中的至少一個方向。
工程能力：熟悉Python或者java，有算法部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
領(lǐng)域知識：了解生產(chǎn)運(yùn)作管理基本概念（如MRP、APS、MES、TOC、精益生產(chǎn)），或有質(zhì)量管控（如SPC、六西格瑪）相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
工具熟悉：接觸過一種或多種商業(yè)/開源APS、MES系統(tǒng)，或仿真軟件（如FlexSim、Plant simulation）者優(yōu)先。
綜合素質(zhì)：具備出色的邏輯分析、問題拆解和跨部門溝通能力，能夠深入業(yè)務(wù)，理解工業(yè)場景中的核心痛點(diǎn)。
崗位價值：致力于通過人工智能技術(shù)推動制造業(yè)智能化升級；
智能排產(chǎn)與優(yōu)化：研發(fā)與優(yōu)化生產(chǎn)排程算法，應(yīng)對多約束、多目標(biāo)、動態(tài)擾動等復(fù)雜場景，提升設(shè)備利用率、縮短交付周期、降低生產(chǎn)成本；
質(zhì)量大數(shù)據(jù)分析：基于生產(chǎn)全流程數(shù)據(jù)（設(shè)備、工藝、環(huán)境、檢測），構(gòu)建質(zhì)量預(yù)測、缺陷根因分析、工藝參數(shù)優(yōu)化等模型，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控從“事后檢驗(yàn)”到“事前預(yù)防”；
數(shù)據(jù)價值挖掘：深入車間現(xiàn)場，理解業(yè)務(wù)邏輯，進(jìn)行制造數(shù)據(jù)的清洗、集成、特征工程，構(gòu)建面向分析的高價值數(shù)據(jù)集；
算法工程化落地：將算法模型封裝為可服務(wù)化、可配置的模塊，并與MES、SCADA等工業(yè)系統(tǒng)集成，推動算法在生產(chǎn)現(xiàn)場的實(shí)際應(yīng)用與迭代；
前沿技術(shù)探索：跟蹤運(yùn)籌優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)過程控制、工業(yè)智能等領(lǐng)域的前沿進(jìn)展，并評估其在解決實(shí)際制造難題中的可行性。