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更新于 11月28日

數(shù)字化負(fù)責(zé)人(化工行業(yè)/AI方向)

2-4萬
  • 深圳寶安區(qū)
  • 3-5年
  • 本科
  • 全職
  • 招1人

職位描述

系統(tǒng)搭建系統(tǒng)架構(gòu)信息安全管理運維管理化工云計算/大數(shù)據(jù)人工智能
工作職責(zé):
一、AI戰(zhàn)略與規(guī)劃
1.:深入理解公司業(yè)務(wù)戰(zhàn)略(成本領(lǐng)先、質(zhì)量控制、產(chǎn)能擴(kuò)張等),制定與之緊密對齊的、分階段的3年AI實施規(guī)劃與年度執(zhí)行計劃。
2.價值機會點挖掘:主導(dǎo)與研發(fā)、營銷、生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量、供應(yīng)鏈等部門的深度協(xié)作
3.預(yù)算與ROI管理:負(fù)責(zé)本部門的年度預(yù)算編制與執(zhí)行控制,并對所有AI項目的投資回報率負(fù)責(zé),定期向管理層匯報價值實現(xiàn)情況。
二、AI項目全生命周期管理
4.主導(dǎo)試點與規(guī)?;侯I(lǐng)導(dǎo)AI項目從概念驗證、試點驗證到規(guī)?;茝V的全過程,確保項目在預(yù)定時間、預(yù)算內(nèi)達(dá)成既定業(yè)務(wù)目標(biāo)。
5.工業(yè)級工程化落地:負(fù)責(zé)構(gòu)建穩(wěn)健、可靠的AI工程化流程,確保AI模型在苛刻的工業(yè)環(huán)境中能夠7x24小時穩(wěn)定運行,并與現(xiàn)有的DCS、PLC、MES、PLM、ERP、CRM等系統(tǒng)安全集成。
6.建立MLOps體系:領(lǐng)導(dǎo)設(shè)計和實施符合化工行業(yè)特點的MLOps平臺,實現(xiàn)模型自動化訓(xùn)練、部署、監(jiān)控與迭代,提升AI資產(chǎn)的復(fù)用率和迭代效率。三、數(shù)據(jù)治理與平臺建設(shè)
7.打通工業(yè)數(shù)據(jù):主導(dǎo)跨部門的數(shù)據(jù)治理工作,重點整合來自生產(chǎn)過程、實驗室、設(shè)備監(jiān)測點的時序數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),解決數(shù)據(jù)孤島和質(zhì)量問題,為AI應(yīng)用奠定堅實基礎(chǔ)。
8.技術(shù)架構(gòu)選型:負(fù)責(zé)AI技術(shù)棧(云計算、數(shù)據(jù)平臺、算法框架)的選型與架構(gòu)設(shè)計,在技術(shù)先進(jìn)性與成本效益之間取得最佳平衡,構(gòu)建可擴(kuò)展的AI能力基座。四、團(tuán)隊建設(shè)與能力培育
9.組建與領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊:負(fù)責(zé)招募、培養(yǎng)和管理一支具備數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程和工藝?yán)斫饬Φ膹?fù)合型AI團(tuán)隊,明確崗位職責(zé),建立高效的協(xié)作機制。
10.賦能與文化建設(shè):在全公司范圍內(nèi)推動數(shù)據(jù)驅(qū)動與AI應(yīng)用的文化建設(shè),通過培訓(xùn)、工作坊等形式,提升業(yè)務(wù)部門對AI的認(rèn)知和應(yīng)用能力,推動組織變革。
任職要求:
1.教育背景:
學(xué)歷:統(tǒng)招碩士及以上學(xué)歷。
專業(yè):計算機科學(xué)、人工智能、化學(xué)工程、過程控制、自動化、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。
資質(zhì):具備化工行業(yè)背景或擁有PMP、軟考高級認(rèn)證者優(yōu)先。
2.行業(yè)經(jīng)驗:
①必須擁有至少3年在流程工業(yè)(精細(xì)化工、制藥、石油化工等)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗,深刻理解研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、安環(huán)等核心業(yè)務(wù)流程。
②具備8年以上技術(shù)研發(fā)或應(yīng)用經(jīng)驗,其中至少3年為AI/數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊管理經(jīng)驗,團(tuán)隊規(guī)模不少于5人。
3.項目經(jīng)驗:
必須擁有2個以上成功的AI工業(yè)落地項目全生命周期管理經(jīng)驗,能夠清晰闡述項目解決的業(yè)務(wù)問題、技術(shù)路徑及帶來的具體量化價值。
4.專業(yè)能力:
技術(shù)棧:
精通機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法與框架(如Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)。
熟悉MLOps理念與工具鏈,有構(gòu)建或管理AI平臺的實際經(jīng)驗。
熟練掌握Python及相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)庫。
熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)接口(如OPC UA)、時序數(shù)據(jù)庫及主流云服務(wù)平臺(如Azure, AWS, 阿里云)。
行業(yè)知識:
熟悉精細(xì)化工常見的單元操作與工藝流程。
了解DCS、SCADA、MES、LIMS等工業(yè)系統(tǒng)的基本原理與作用。
對化工安全生產(chǎn)、環(huán)保合規(guī)有深刻認(rèn)知。
管理能力:具備出色的項目管理和跨部門協(xié)作能力,擁有優(yōu)秀的團(tuán)隊建設(shè)、激勵與人才培養(yǎng)能力。

工作地點

深圳寶安區(qū)大鏟灣藍(lán)色未來科技園-7棟

職位發(fā)布者

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