AI解決方案架構(gòu)師 - 制造業(yè)數(shù)智化
45000-55000元
8年以上
碩士
8年以上
碩士
- 全勤獎(jiǎng)
- 節(jié)日福利
- 不加班
- 周末雙休
職位描述
該職位還未進(jìn)行加V認(rèn)證,請(qǐng)仔細(xì)了解后再進(jìn)行投遞!
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)。
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)。
工作地點(diǎn)
地址:東大名路588號(hào)上海白玉蘭廣場(chǎng)3層
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2026-03-28 17:29:39
906人關(guān)注
注:聯(lián)系我時(shí),請(qǐng)說(shuō)是在江蘇人才網(wǎng)上看到的。
