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岗位职责: 1. 数字孪生建模与仿真:主导工厂天车、机台、产线流转等核心单元的数字孪生模型研发,构建高精度、可动态迭代的仿真环境,实现物理工厂与虚拟模型实时同步与行为复刻,支撑生产预演与调度优化; 2. 工业数据挖掘与洞察:分析机台日志、工况传感、调度流转等海量工业数据,识别设备异常、产能瓶颈和故障隐患,输出数据驱动的产能优化方案; 3. 智能算法研发与落地:设计并迭代数据挖掘、智能调度、产能优化及故障诊断算法,搭建动态调度与生产优化决策系统,推动算法在工厂场景投产运行; 4. 业务协同与方案产品化:对接生产、工艺、运维团队,挖掘业务痛点,主导算法从方案设计、模型开发到验证部署的全流程,推动算法能力业务化与产品化落地; 5. 前沿技术探索与创新: 跟踪工业数字孪生、智能调度、运筹优化等领域前沿技术,结合工厂实际需求完成技术适配与创新落地,持续提升智慧运营水平。 任职要求: 1. 教育背景与专业知识:硕士及以上学历,计算机、软件工程、AI、数据科学、自动化、工业工程、运筹学等相关专业; 2. 专业技能与资格:能使用Python及Pandas、NumPy、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow完成数据分析与建模;能独立运用机器学习、运筹优化、仿真建模核心算法解决工业问题;具备工业仿真平台使用与模型搭建能力,能完成逻辑调试与推演优化;能自主开发智能调度、路径优化、工序优化等算法并构建决策系统; 3. 行业与专业经验:5年以上工业算法、数字孪生或智能调度相关项目经验;有半导体Fab工厂或智能制造车间数字孪生、Lot流转调度、RTS派工系统研发经验者优先; 4. 项目/任务成果:主导过至少2个数字孪生建模或智能调度优化落地项目,且项目有可量化的产能提升或效率优化成果; 5. 其他要求:具有业务驱动的算法研发思维,能快速拆解工厂生产痛点并独立设计算法方案,协同业务团队完成从研发到落地的全流程闭环。
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