职位描述：
1. 负责智能制造AI平台的整体规划和构建，推动AI工具在汽车生产制造、供应链等场景的落地，提升运营效率与业务创新能力；
2. 负责AI平台架构设计、模块开发、应用部署、性能优化等，完成数据预处理、特征工程、模型训练和评估等工作，确保技术方案的可行性与行业适配性；
3. 完成AI算法的平台化、低代码封装，确保算子的高性能和易用性；
4. 制定智能化发展规划和推进方法，培训、启发、引导智能制造各业务版块逐步提升自主创新能力；
5. 跟踪AI技术前沿动态和发展趋势，拓展与AI厂商、高校、科研机构等合作，推动制造领域人工智能技术研发路径拆解和应用，提出行业创新解决方案；
6. 牵头内部AI赋能培训计划和团队建设，打造具备AI视野、数字化能力以及业务知识的复合型团队。
职位要求：
1. 硕士及以上，计算机科学、人工智能、机器学习、数据分析、数学相关专业；
2. 具备5年以上AI领域经验，3年以上团队管理经验，曾主导或参与大型AI工具的开发或商业化项目，具备AI产品化成功案例优先考虑；
3. 具备围绕生产制造场景下的AI应用项目规划、实施、维护与优化经验；
4. 软件开发能力以JAVA，C++为核心，熟悉Python，JavaScript，MySQL等软件语言，以及前后端开发框架
5. 掌握监督学习、无监督学习、强化学习及深度学习等机器学习算法的底层原理与调优策略，具备工艺知识建模与推理应用实战能力；
6. 了解AI视觉技术，涵盖传统图像处理与深度学习模型，具备工业质检、工艺缺陷检测等场景落地项目，知道如何将视觉项目封装进AI平台；
7. 擅长时序数据分析：精通LSTM/DTW等算法，可完成生产设备预测性维护、工艺参数趋势预测等时序建模任务，并将其封装入平台，形成标准化工具；
8. 了解大模型应用：具有DeepSeek、ChatGPT等大模型的微调及智能体开发经验，熟悉Neo4j图数据库技术，对于大模型的平台化应用具备相关经验；
9. 掌握ETL全流程开发，熟悉特征工程、模型评估及数据可视化，精通关系型数据库及非关系型数据库，具备分布式数据库性能优化经验，熟悉Docker容器化编排、Kubernetes集群管理，掌握Git代码管理；
10. 责任心强，具备优秀的技术实力和团队领导力，具备创新思维和良好的跨部门协作和沟通能力。
招聘部门：
小米
工作地点：
上海市 ID：A189947
面试建议：
这个职位是小米汽车在智能制造领域的关键技术岗位，需要候选人同时具备深厚的AI技术功底和汽车制造业务理解能力。面试官最看重的不是你掌握了多少算法，而是如何将这些技术真正落地到生产制造场景中。 建议你在准备面试时，重点准备三个方面的内容：首先是你在AI平台架构方面的实际经验，特别是如何将算法封装成可复用的工具；其次是你在汽车制造或类似工业场景中的项目经历，要能详细说明你解决了哪些具体问题；最后是你的技术广度，特别是时序数据分析、AI视觉和大模型应用这些特殊要求。记得准备几个完整的项目案例，说明你从需求分析到最终落地的全过程。面试中可能会让你现场设计一个解决方案，所以对汽车制造的典型场景要有足够了解。
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