高级业务负责人（AI方向）

一、岗位职责 1.材料研发智能化：主导建设"材料基因组+AI"研发平台，覆盖隔膜基材（PE/PP/PI/PVDF 等）、涂层材料（陶瓷/芳纶/碳等）的配方设计。 2. 工艺仿真与优化：牵头建设拉伸工艺（干法/湿法/半干法）、涂布工艺、收卷工艺的 AI 仿真模型。 - 替代部分 DOE 物理实验，单款产品工艺验证成本下降 50%+。 3. 研发知识管理：构建隔膜行业知识图谱（专利、论文、内部实验报告、失效案例）。部署研发 Copilot，辅助研发人员文献检索、实验设计、报告撰写。 4. 智能制造（核心 KPI 之一）：推动各生产基地（干法线、湿法线、涂布线）向"灯塔工厂"演进。关键工艺参数（拉伸比、拉伸温度、热定型、收卷张力、涂布厚度）的 AI 闭环控制。良品率提升目标：从行业基准 85% → 95%+。 5. 设备预测性维护：覆盖挤出机、双向拉伸机、涂布机、分切机等核心设备（单条线价值 1-3 亿）。非计划停机下降 ≥ 40%，备件库存下降 ≥ 20%。 6. AI 视觉质检：替代传统人工灯检（漏检率 3-5%），实现晶点、厚度、褶皱、瑕疵的毫秒级检测。漏检率 ≤ 0.1%，过检率 ≤ 2%。 7.能源与碳管理 AI：双碳背景下，建立电、蒸汽、溶剂回收的 AI 调度与碳足迹核算系统。单线能耗下降 5-10%。供应链 AI（占比约 15%） 8. 推动智能需求预测、智能计划与排产（APS）、采购与供应商管理、智能仓储与物流、销售 AI（占比约 15%）、客户洞察与精准营销、组织与人才等AI发展。1.材料研发智能化：主导建设"材料基因组+AI"研发平台，覆盖隔膜基材（PE/PP/PI/PVDF 等）、涂层材料（陶瓷/芳纶/碳等）的配方设计。 2. 工艺仿真与优化：牵头建设拉伸工艺（干法/湿法/半干法）、涂布工艺、收卷工艺的 AI 仿真模型。 - 替代部分 DOE 物理实验，单款产品工艺验证成本下降 50%+。 3. 研发知识管理：构建隔膜行业知识图谱（专利、论文、内部实验报告、失效案例）。部署研发 Copilot，辅助研发人员文献检索、实验设计、报告撰写。 4. 智能制造（核心 KPI 之一）：推动各生产基地（干法线、湿法线、涂布线）向"灯塔工厂"演进。关键工艺参数（拉伸比、拉伸温度、热定型、收卷张力、涂布厚度）的 AI 闭环控制。良品率提升目标：从行业基准 85% → 95%+。 5. 设备预测性维护：覆盖挤出机、双向拉伸机、涂布机、分切机等核心设备（单条线价值 1-3 亿）。非计划停机下降 ≥ 40%，备件库存下降 ≥ 20%。 6. AI 视觉质检：替代传统人工灯检（漏检率 3-5%），实现晶点、厚度、褶皱、瑕疵的毫秒级检测。漏检率 ≤ 0.1%，过检率 ≤ 2%。 7.能源与碳管理 AI：双碳背景下，建立电、蒸汽、溶剂回收的 AI 调度与碳足迹核算系统。单线能耗下降 5-10%。供应链 AI（占比约 15%） 8. 推动智能需求预测、智能计划与排产（APS）、采购与供应商管理、智能仓储与物流、销售 AI（占比约 15%）、客户洞察与精准营销、组织与人才等AI发展。 二、任职要求 1.本科及以上学历，计算机科学 / 人工智能 / 数据科学 / 工业工程 / 材料学（AI 交叉方向）/ 自动化等专业。 2.行业经验：5年以上 AI/数字化相关工作经验，其中3 年以上新能源/新材料/智能制造行业** AI 项目落地经验。 3.管理经验：5 年以上 20 人以上技术团队管理经验。 4.战略经验：3 年以上直接向 高管汇报的经验，主导过千万级 AI/数字化项目。 5.行业理解：熟悉隔膜或锂电材料产业链。 6.技术能力：AI/ML基础、AI4Science、工业 AI、大模型与 Agent、数据工程、云原生与 MLOps、系统架构、代码能力、安全合规。