工业 AI 数据科学家_VM
- Location
- Jiangsu, CN
- Remote
- No, on site
- Employment type
- Full time
- Posted
- (employer's date)
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- Source
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Technologies
Job description
Job Description
岗位概述
作为制造数字化转型团队的核心成员,你将负责将前沿AI技术转化为可规模化落地的工业AI方案,服务中国区四大工厂;主导预测性维护(Predictive Maintenance)与企业知识基础(Knowledge Foundation)两大战略AI项目,并参与公司工业AI技术战略、技术框架与可复用AI能力的建设。
这是一个深度结合AI技术、工业问题解决与技术策略的高度实战型岗位,需与产品经理、方案架构师、数据/软件工程师及制造专家紧密协作。
岗位职责
- 工业AI方案端到端落地:面向真实制造场景,完成从问题定义、数据准备、模型开发到生产部署与持续迭代的全链路工作,推动方案从PoC走向MVP与规模化应用,确保可量化的业务价值。
- 预测性维护方向:构建设备健康监测、异常检测、故障预测、剩余寿命估计(RUL)与根因分析能力,将算法指标转化为设备可用率、停机损失、维修成本等业务KPI。
- 企业知识基础方向:基于LLM、RAG、向量数据库、知识图谱与智能体等技术构建企业级知识能力,打通维修记录、技术文档与专家经验等结构化与非结构化知识。
- 多源工业数据处理:完成传感器/设备信号、MES、SCADA等工业系统数据的接入、清洗、特征工程与质量治理。
- 能力沉淀与规模化复制:建设可复用的算法组件与技术框架,支持方案跨设备、跨产线、跨工厂复制;参与制定工业AI技术战略与最佳实践。
- 机会挖掘与价值转化:主动发现AI应用机会,承担模糊、复杂的工业问题,将想法转化为可落地的解决方案与业务价值
Qualifications
- 硕士及以上学历,计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、应用数学、自动化、电气工程等相关专业;
- 3年以上AI/机器学习/数据科学实战经验,有制造业或工业场景项目经验者优先;
- 扎实的机器学习与深度学习功底,具备真实场景下的模型开发与落地经验;
- Python编程能力扎实,熟练使用PyTorch/TensorFlow/Scikit-learn等主流框架;
- 具备时序分析、异常检测、预测建模与特征工程的实战能力;
- 良好的统计学基础(模型评估、不确定性量化、鲁棒性分析);
- 英语流利(听说读写),具备跨文化沟通与协作能力。
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Additional Information
该岗位内部推荐奖金为人民币 3000 元整(仅限博世内部员工申请),具体请参见《博世中国内部推荐政策》
Internal Referral bonus of this vacancy: RMB 3000 (Valid only for Bosch associates). For the detailed regulation, please refer to Bosch China Internal Referral Policy.
Company Description
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