我们正在寻找一名制造业AI架构师，负责设计和构建面向智能制造场景的AI系统架构，包括数据挖掘、大模型应用及底层数据架构优化。您将主导AI解决方案的落地，从数据处理到模型部署全流程，为生产优化、质量控制、预测性维护等业务提供技术支持。

主要职责

AI应用架构设计：

● 设计并实现制造业AI应用的整体架构，涵盖数据采集、存储、计算、模型训练与推理全流程。

数据架构与处理：

● 深入理解制造业底层数据架构（如数据湖、时序数据库等），优化数据流转与存储方案。

● 设计高效的数据处理管道及接口，支持结构化与非结构化数据（如设备日志、图像、文本）的清洗与特征工程。

大模型与AI应用开发：

● 探索大模型（如LLM）在制造业的落地场景（如智能问答、工艺优化、缺陷分析）。

● 开发AI服务接口（如REST API、gRPC），支持下游系统调用模型推理能力。

性能优化与工程化：

● 建立模型监控与迭代机制，确保AI系统的稳定性和可维护性。

跨团队协作：

● 与业务部门、数据团队及IT基础设施团队紧密合作，推动AI解决方案的落地与业务价值实现。

任职要求

技术能力：

● 精通Python，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架,。

● 深入理解机器学习算法与大模型技术（如Transformer架构、RAG、Agent框架）。

● 熟悉制造业数据架构（如数据仓库、数据湖、时序数据库），具备ETL优化经验。

● 熟悉大数据技术栈（Hadoop/Spark/Flink）及云原生技术（Docker/Kubernetes）。

● 了解边缘计算与工业协议（如OPC UA、Modbus）者优先。

经验要求：

● 5年以上AI/大数据领域工作经验，有制造业AI项目落地经验者优先。

● 主导过至少2个完整的AI系统架构设计项目，熟悉MLOps流程。

● 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、工业大数据等相关专业。

软技能：

● 强大的逻辑思维与问题解决能力，能快速理解制造业业务痛点。

● 优秀的沟通与团队协作能力，能够推动跨部门技术方案落地。

● 抗压能力，能够在交付周期紧迫的情况下按时按质量推进项目。