所属部门： 产品研发部
工作地点： 武汉
岗位核心目标：
负责公司工业智能控制系统相关软件平台的核心开发工作，包括AI模型研发与集成、前端应用构建及数据处理，推动控制系统向智能化、自动化方向演进。
岗位要求：
1、学历与专业：
本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、自动化或相关专业优先。
2、核心技术能力：
· AI/机器学习开发：
精通 Python 编程语言，具备扎实的数据结构与算法基础。
熟练掌握主流深度学习框架（如 PyTorch, TensorFlow/Keras 等），具备模型构建、训练、调优及部署的实际项目经验。
熟悉机器学习算法原理及应用场景（如回归、分类、时序预测等）。
了解模型评估、验证及性能优化方法。
· 后端/系统开发：
熟练掌握至少一种主流后端开发语言（如 Java, C++, Go 或 Node.js）及常用框架。
熟悉数据库技术（如 SQL - MySQL/PostgreSQL, NoSQL - MongoDB/Redis 等），具备高效的数据存储、查询与处理能力。
理解微服务架构、RESTful API 设计及开发。
加分项： 有处理工业实时数据流、时序数据库（如 InfluxDB, TimescaleDB）或消息队列（如 Kafka, MQTT）经验。
· 前端开发：
精通 JavaScript/TypeScript。
熟练掌握至少一种主流前端框架（如 React, Vue.js, Angular 等）。
熟悉前端工程化、状态管理及组件化开发。
能够构建数据可视化丰富、交互性良好的用户界面。
· 软件工程基础：
熟悉软件开发流程（Agile/Scrum）、版本控制（Git）及持续集成/持续部署（CI/CD）理念。
具备良好的代码规范、文档编写及调试能力。
3、行业相关技能与素质（关键）：
· 工业系统理解力： 对工业自动化系统、过程控制有基本认知，理解数据采集、控制逻辑、系统可靠性及实时性要求。有工业控制系统（如 SCADA、DCS、PLC 通信协议如 Modbus, OPC UA 等）开发或集成经验者优先。
· 数据处理能力： 具备处理复杂、多源、高频率工业时序数据的经验和能力，能进行有效的数据清洗、特征工程。
· 跨界协作能力： 具备优秀的沟通与协作能力，能够清晰理解非IT背景（如工艺、电气、产品）同事的需求与挑战，并能用技术语言进行有效交流，共同推进解决方案。
· 问题解决导向： 具备强烈的解决问题意识和能力，能够针对复杂的工业场景需求，设计和实施创新的软件解决方案。
· 学习能力与适应性： 工业场景复杂多变，需具备快速学习新技术、新知识及适应行业特定需求的能力。
4、经验要求：
· 3年及以上相关领域的软件开发经验（AI模型开发、工业软件、复杂系统后端或前端开发等）。
· 有成功参与并交付中大型软件项目的经验。
· 具备工业领域（如环保、化工、能源、制造等）项目经验者优先考虑。