AI产品岗

岗位职责

1. 深入研发、制造、供应链、销售及售后、质量等业务域，系统性挖掘并建立高价值AI应用场景库，持续迭代更新；

2. 将研发提效、工艺优化、设备维护、供应链管控、质量提升等业务痛点，转化为可量化、可落地的AI技术需求与解决方案；

3. 联合业务部门与算法团队，对AI场景开展技术可行性、数据可得性、合规性及投入产出比综合评估，输出场景优先级排序报告与立项建议书；

4. 周期性开展内外部AI发展趋势调研与行业对标，保持对行业AI发展的敏感度，及时引进场景建设、运营的优秀实践经验；

5. 负责数智化部AI项目立项申报，明确项目目标、里程碑、验收标准、资源需求及风险预案；作为项目负责人或核心推动者，拉通业务部门、集团IT、外部供应商及算法团队，制定详细项目计划，管控进度、质量、成本与风险，确保项目按期交付；

6. 组织需求评审、方案评审、阶段汇报及结项验收，推动形成技术方案、数据规范、模型说明书、用户操作手册等标准化交付物；跟踪AI项目上线后的应用效果，收集用户反馈，建立效果评估指标体系，推动模型迭代优化，保障AI技术嵌入业务流程并产生可量化的业务价值；

7. 根据具体业务场景设计合理的AI技术路线，指导业务团队开展数据采集、清洗、标注及特征工程，协助建立研究院级AI数据集标准、数据资产管理规范及数据安全机制；评估并引入外部成熟AI工具与平台，负责供应商技术对接、POC验证及技术标书评审；面向业务人员开展AI技术培训与咨询，普及AI应用意识，提升团队数智化素养。

任职要求

1. 人工智能、计算机科学、软件工程、自动化、数学、统计学等相关专业背景；

2. 2年以上AI相关工作经验，有制造行业项目经验或参与过完整AI项目落地者优先；

3. 主导或深度参与过工业AI项目落地，覆盖智能质检、设备预测性维护、工艺优化、研发数据分析等方向，有集团级数智化项目经验，尤其电池行业AI项目经验者优先；

4. 熟悉机器学习、深度学习基本理论与常用算法，了解TensorFlow、PyTorch等框架，对大语言模型在工业、研发场景的应用有基本认知；需掌握的相关技术包括：时序预测与信号处理、NLP与知识工程（文献知识图谱、实验报告智能抽取）、运筹优化（工艺参数多目标优化、实验设计智能化、仿真模型应用）；掌握Python数据处理、数据分析技能，熟悉Scikit-learn框架下分类、聚类、回归、推荐等基础算法；熟悉深度神经网络及Pytorch、Yolo、OpenCV等工具，可应用于产线CCD高速相机异常过滤、复判识别等场景；熟悉LangChain、LangGraph、Llamaindex、Agentscope、Spring AI Alibaba等智能体开发工具，了解MCP、RAG及全链路调用设计流程，能够基于Skill设计安全可靠的完整Harness工程级项目；了解FastAPI、SpringBoot等对外服务框架及Redis、MQ等中间件技术，了解记忆中间件、Sandbox智能体沙箱的开发使用；

5. 具备较强的业务抽象能力，能快速理解业务逻辑，可将复杂业务问题转化为技术问题，熟悉关键数据形态；

6. 具备出色的跨部门沟通与资源整合能力，可有效协调业务用户、算法工程师、IT开发人员、供应商等多方角色推动项目落地；对业务痛点有敏锐洞察力，善于挖掘AI赋能业务的机会；

7. 能快速学习电池领域专业知识，适应快节奏、高不确定性的工作环境，具备较强的抗压能力与复杂问题解决能力；逻辑思维清晰，可将复杂AI技术语言转化为业务人员易理解的内容，有效承担“业务-技术”的衔接角色。