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職位概述

作為制造業(yè)集團的AI解決方案架構師，負責將復雜的工業(yè)制造場景（供應鏈、生產(chǎn)調度、質量控制等）抽象為結構化的本體模型（Ontology）。你不僅要懂算法，更要能作為業(yè)務與技術的翻譯官，利用知識圖譜與 AI Agent 技術構建企業(yè)級的“數(shù)字大腦”。


核心職責

業(yè)務本體建模： 深入一線業(yè)務，將制造流程、設備資產(chǎn)、組織架構等邏輯抽象為實體、屬性與關聯(lián)關系（Ontology/Knowledge Graph），構建支持 AI 推理的數(shù)據(jù)底座。

AI 解決方案設計： 基于業(yè)務邏輯層，設計并落地端到端的 AI 應用方案，包括但不限于預測性維護、排產(chǎn)優(yōu)化等。

AI Agent 架構： 利用 LLM 和 MCP (Model Context Protocol) 協(xié)議，構建能調用企業(yè)內部工具、讀取本體數(shù)據(jù)的智能 Agent，實現(xiàn)從“分析”到“行動”的閉環(huán)。

跨部門協(xié)同： 與業(yè)務、工程團隊深度溝通，確保 AI 邏輯能夠精準映射業(yè)務實際，并具備極強的可解釋性。

項目交付管理：具備0-1的創(chuàng)新復雜項目的交付落地方法論和經(jīng)驗


任職要求

教育背景： 統(tǒng)招 985/211 院校 碩士及以上學歷（計算機、數(shù)學、工業(yè)工程或相關理工科專業(yè)）。

建模功底： 具備深厚的業(yè)務建?；驍?shù)學建模經(jīng)驗，熟悉知識圖譜的基本原理。

技術視野： 深刻理解 LLM 原理，對 AI Agent 框架有實戰(zhàn)經(jīng)驗，了解或實踐過 MCP 等模型上下文協(xié)議者優(yōu)先。

溝通能力： 具備極強的“降維溝通”能力，能向非技術業(yè)務方清晰闡述復雜的 AI 模型邏輯。

編程與數(shù)據(jù)： 熟練使用 Python/Java，熟悉至少一種圖數(shù)據(jù)庫（如 Neo4j, ArangoDB）或主流數(shù)倉。

加分項 (Preferred)
有 Palantir Foundry, SAP IBP 或大型 ERP/MES 系統(tǒng)的建模和使用經(jīng)驗。

在大型制造業(yè)集團有過基于大模型、Agent相關的數(shù)字化轉型項目落地經(jīng)驗。

擅長復雜邏輯，能夠將混亂的業(yè)務流梳理成拓撲結構。