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主要職責(zé)與工作內(nèi)容 1. 工業(yè)數(shù)據(jù)可視化大屏開發(fā)： 負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高性能、高可用的工業(yè)級(jí)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)可視化大屏。 對(duì)接各類工業(yè)數(shù)據(jù)源（時(shí)序數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺(tái)API），實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)監(jiān)控、設(shè)備狀態(tài)、能效分析等數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)展示。 優(yōu)化大屏前端性能，確保在海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)刷新下的流暢性與穩(wěn)定性。 2.數(shù)據(jù)分析與處理工具開發(fā)： 開發(fā)和維護(hù)數(shù)據(jù)ETL管道，對(duì)工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換與整合。 構(gòu)建數(shù)據(jù)分析服務(wù)與工具，支持業(yè)務(wù)人員完成統(tǒng)計(jì)、對(duì)比、歸因等分析需求。 數(shù)據(jù)分析模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。 AI工具與平臺(tái)開發(fā)： 開發(fā)內(nèi)部AI工具鏈，將成熟的AI模型（如異常檢測(cè)、參數(shù)預(yù)測(cè)、圖像識(shí)別）進(jìn)行服務(wù)化封裝，開發(fā)RESTful API或gRPC服務(wù)，供前端或其他系統(tǒng)調(diào)用。 人工智能模型開發(fā)與工程化： 與算法工程師緊密協(xié)作，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型的工程實(shí)現(xiàn)、調(diào)優(yōu)及性能優(yōu)化。 探索和實(shí)現(xiàn)模型在邊緣計(jì)算設(shè)備上的輕量化部署方案。 內(nèi)部效能工具開發(fā)： 根據(jù)研發(fā)、運(yùn)維、數(shù)據(jù)分析等部門的需求，識(shí)別痛點(diǎn)，自主開發(fā)或改進(jìn)內(nèi)部工具系統(tǒng)，提升整體組織效率。 維護(hù)和優(yōu)化團(tuán)隊(duì)的技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施與通用組件庫。 三、 任職資格（硬性要求） 教育背景：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、自動(dòng)化、電子信息或相關(guān)理工科專業(yè)。 工作經(jīng)驗(yàn)： 必需具備3-5年及以上工業(yè)領(lǐng)域（如制造業(yè)、能源、物聯(lián)網(wǎng)等）或大數(shù)據(jù)/AI項(xiàng)目的實(shí)際開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 有完整的數(shù)據(jù)可視化大屏（如基于ECharts、AntV、D3.js等）、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)或AI模型服務(wù)化項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 有實(shí)際將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境并解決過線上問題的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 核心技術(shù)棧： 編程語言：?精通 Python，熟練掌握 Java? 或 Go? 中的至少一門。有良好的編程習(xí)慣和扎實(shí)的算法基礎(chǔ)。 前端與可視化： 精通 Vue.js? 或 React? 框架，有復(fù)雜單頁應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。精通 ECharts、AntV G2/G6? 等至少一種主流可視化庫，有三維可視化（Three.js/WebGL）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 后端與數(shù)據(jù)： 熟悉常用Web框架（如Django/Flask, Spring Boot）。 熟悉SQL與至少一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL, PostgreSQL）。 必須熟悉至少一種時(shí)序數(shù)據(jù)庫（如 InfluxDB, TDengine, TimescaleDB）和一種NoSQL數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB, Redis）。 熟悉消息隊(duì)列（如 Kafka, RabbitMQ）和分布式計(jì)算框架（如 Spark, Flink）者優(yōu)先。 AI/ML工程： 熟悉主流的機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如 Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow）。 熟悉模型服務(wù)化工具（如 MLflow, Kubeflow, Triton Inference Server）。 了解Docker容器化技術(shù)和Kubernetes編排工具。 開發(fā)與協(xié)作： 精通Git，熟悉CI/CD流程，具備良好的技術(shù)文檔編寫能力。 四、 軟性素質(zhì)與潛力要求 強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)導(dǎo)向與解決問題能力：能夠深入理解工業(yè)場(chǎng)景的業(yè)務(wù)邏輯與痛點(diǎn)，將模糊的業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為清晰的技術(shù)方案并落地。 系統(tǒng)性思維與架構(gòu)能力： 具備設(shè)計(jì)可擴(kuò)展、可維護(hù)的中大型系統(tǒng)模塊的能力，并對(duì)技術(shù)選型有獨(dú)立判斷。 主動(dòng)性與主人翁精神：不局限于完成分配任務(wù)，能主動(dòng)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸、提出改進(jìn)建議并推動(dòng)解決。 優(yōu)秀的溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力： 能與產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師、前端工程師及業(yè)務(wù)方高效協(xié)同，清晰表達(dá)技術(shù)觀點(diǎn)。 快速學(xué)習(xí)與鉆研精神： 對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)保持熱情，能快速學(xué)習(xí)并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目。