职位描述：
1、负责制造IOT系统的规划与实施(如中控、AVI、PMC、EP、制造数据分析平台)，负责需求梳理、产品开发、功能测试、数据验证、持续迭代；
2、负责制造过程数据的采集、清洗和处理，确保数据可用性，实现生产过程数据的监控、分析、预警；
3、牵头智能制造AI课题推进，基于大模型、神经网络、图像识别、机器学习等技术进行深度数据挖掘，构建预测和解析模型并不断迭代，持续提升制造工艺、质量、效率；
4、联合制造运营持续分析KPI数据及关键指标变化，联合专机、视觉、机器人等团队建立软硬件自研能力，持续发掘智造业务价值。
职位要求：
1. 本科及以上学历，先进制造技术、自动化、计算机、数学等相关专业；
2. 5年以上数据分析或数据科学领域工作经验，熟悉汽车智能制造的最新技术和发展趋势，具备独立进行智能制造项目规划和实施的能力；
3. 熟悉汽车制造工艺和制造相关系统，熟悉订单发布、工艺防错、过程监控、队列跟踪、路由调度、预测维护等系统功能；
4. 能够熟练使用Python、JAVA进行数据分析，熟悉SQL、Excel数据处理，具有MATLAB、R、KNIME、永洪、帆软等分析及BI工具使用经验者优先；
5. 具有机器学习工具/框架(如sklearn/TensorFlow/Keras/PyTorch)的使用及部署经验，具有智能制造、工业互联网等相关领域的项目经验或研究成果者优先；
6. 优秀的分析和解决问题的能力，具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同业务背景的人员有效沟通。
招聘部门：
小米
工作地点：
上海市社招全职职位 ID：A111226
面试建议：
小米汽车这个数字化制造岗位展现了典型的跨界融合特征，它既要求你像传统IE工程师那样熟悉汽车制造的每个工艺环节，又需要具备AI工程师的技术栈来驱动智能制造升级。面试官最看重的不是你单一领域的技术深度，而是能否在焊装车间里谈神经网络，在数据中台前聊工艺防错。 建议重点准备三个维度的案例：首先是工业AI落地项目，比如如何用图像识别改进质检流程；其次是制造系统集成经验，要能说清楚EP系统与MES的对接逻辑；最后是数据驱动改善的具体案例，最好能用STAR法则呈现一个通过数据分析提升OEE指标的实际项目。面试时可能会让你现场处理一段生产时序数据，建议随身携带装有Jupyter Notebook的笔记本电脑，这既能展示技术准备度，也暗示了你随时on call的工作态度。着装方面商务休闲即可，但记得在平板电脑里准备好过往项目的界面截图和数据分析报告。