AI专家(品质方向)

该职位来源于猎聘 主要工作内容：隶属集团全球品质中心，负责 AI 品质天眼平台的核心算法设计、模型开发、部署与持续优化。通过构建智能预警、根因推荐与改善闭环，驱动品质体系从数据化走向智能化。 岗位职责： 1. AI 模型开发与智能预警 设计、开发并优化适用于异常检测、时序预测、关联分析等场景的 AI 模型。 基于品质大数据（制程/测试/良率/缺陷/设备日志），实现品质指标智能预警、异常趋势识别与改善建议推荐。 构建并维护模型特征体系、评价体系，持续追踪模型效果与漂移。 2. 模型部署与系统落地 与 IT 团队协作，将模型部署至云端（Cloud）或边缘端（Edge），实现自动推理、报警触发与业务联动。 搭建模型运行监控体系，包括：模型版本管理、日志、告警与灰度发布机制。 支持 AI 品质天眼平台的持续改进与系统集成。 3. 品质知识图谱与根因分析 设计并建立品质知识图谱（Knowledge Graph），涵盖工序、设备、料号、批次、缺陷类型等实体与关系。 运用图算法或图神经网络（GNN）实现根因推理，提升异常定位速度与准确率。 支持构建可解释性强的根因分析引擎，服务于现场工程师与品质管理。 4. 业务理解与智能品质规划 深入理解制造/品质系统（MES/QMS/测试系统/制程数据），梳理品质业务痛点。 参与规划企业品质体系从数字化 → 自动化 → 智能化的实施路线与方案落地。推动从预警 → 处置 → 改善 → 追踪的AI 闭环场景建设。 任职要求： 1.精通 Python，熟悉 SQL，具备 Shell 或 PowerShell 自动化脚本能力。 2.有实际的 AI Agent / 智能代理开发经验，熟悉多模型协同与任务编排。 3.精通至少一种模型部署方式（API/容器化/云端推理/边缘推理）。 4.有以下任一方向实战经验： 异常检测、时序预测、根因分析 大规模工业数据建模 关联分析、因果分析 5.熟悉 知识图谱构建（KG） 或 图神经网络 GNN（GCN/GAT/GraphSAGE 等） 的建模与推理技术。 6.具备制造/品质体系经验者优先（良率、FPY、DPPM、缺陷码、设备数据 SVID 等）。 7.能与 IT / 制造 / 设备 / 供应链等多团队协作，具备优秀的项目推进与沟通能力。