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職位概述

作為制造業(yè)集團(tuán)的AI解決方案架構(gòu)師，負(fù)責(zé)將復(fù)雜的工業(yè)制造場(chǎng)景（供應(yīng)鏈、生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制等）抽象為結(jié)構(gòu)化的本體模型（Ontology）。你不僅要懂算法，更要能作為業(yè)務(wù)與技術(shù)的翻譯官，利用知識(shí)圖譜與 AI Agent 技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級(jí)的“數(shù)字大腦”。


核心職責(zé)

業(yè)務(wù)本體建模： 深入一線業(yè)務(wù)，將制造流程、設(shè)備資產(chǎn)、組織架構(gòu)等邏輯抽象為實(shí)體、屬性與關(guān)聯(lián)關(guān)系（Ontology/Knowledge Graph），構(gòu)建支持 AI 推理的數(shù)據(jù)底座。

AI 解決方案設(shè)計(jì)： 基于業(yè)務(wù)邏輯層，設(shè)計(jì)并落地端到端的 AI 應(yīng)用方案，包括但不限于預(yù)測(cè)性維護(hù)、排產(chǎn)優(yōu)化等。

AI Agent 架構(gòu)： 利用 LLM 和 MCP (Model Context Protocol) 協(xié)議，構(gòu)建能調(diào)用企業(yè)內(nèi)部工具、讀取本體數(shù)據(jù)的智能 Agent，實(shí)現(xiàn)從“分析”到“行動(dòng)”的閉環(huán)。

跨部門協(xié)同： 與業(yè)務(wù)、工程團(tuán)隊(duì)深度溝通，確保 AI 邏輯能夠精準(zhǔn)映射業(yè)務(wù)實(shí)際，并具備極強(qiáng)的可解釋性。

項(xiàng)目交付管理：具備0-1的創(chuàng)新復(fù)雜項(xiàng)目的交付落地方法論和經(jīng)驗(yàn)


任職要求

教育背景： 統(tǒng)招 985/211 院校 碩士及以上學(xué)歷（計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、工業(yè)工程或相關(guān)理工科專業(yè)）。

建模功底： 具備深厚的業(yè)務(wù)建模或數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉知識(shí)圖譜的基本原理。

技術(shù)視野： 深刻理解 LLM 原理，對(duì) AI Agent 框架有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，了解或?qū)嵺`過(guò) MCP 等模型上下文協(xié)議者優(yōu)先。

溝通能力： 具備極強(qiáng)的“降維溝通”能力，能向非技術(shù)業(yè)務(wù)方清晰闡述復(fù)雜的 AI 模型邏輯。

編程與數(shù)據(jù)： 熟練使用 Python/Java，熟悉至少一種圖數(shù)據(jù)庫(kù)（如 Neo4j, ArangoDB）或主流數(shù)倉(cāng)。

加分項(xiàng) (Preferred)
有 Palantir Foundry, SAP IBP 或大型 ERP/MES 系統(tǒng)的建模和使用經(jīng)驗(yàn)。

在大型制造業(yè)集團(tuán)有過(guò)基于大模型、Agent相關(guān)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)。

擅長(zhǎng)復(fù)雜邏輯，能夠?qū)⒒靵y的業(yè)務(wù)流梳理成拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。