技术总监（AI智能制造方向）

岗位职责
•负责公司智能制造领域整体技术战略规划与落地，结合智能制造业务发展目标（如生产智能化、设备智能化、供应链智能化等），制定AI+智能制造技术中长期发展路线图，统筹技术架构迭代、技术团队建设与技术资源调配，对技术团队效率、项目交付质量及技术成本全面负责。
•深耕AI与智能制造融合领域技术研究与应用创新，主导AI核心技术（重点为Agent相关）在智能制造场景的选型、研发与落地，推动AI技术与生产制造、设备运维、质量管控、供应链管理等智能制造核心场景深度融合，解决智能制造发展中的核心技术难题，打造核心技术壁垒。
•牵头AI+智能制造相关项目（含工业Agent系统）的全流程管理，涵盖生产调度Agent、设备运维Agent、质量检测Agent等方向，从需求评审、技术方案设计、研发落地到上线迭代、运维优化，把控项目进度、质量与风险，确保项目按时按质交付并产生实际生产效能与商业价值。
•搭建并管理专业AI+智能制造技术团队（算法、工程、运维、工业场景适配等），制定人才培养计划、研发规范与绩效考核体系，提升团队整体技术能力与行业适配能力，打造积极创新、高效协作的技术文化。
•跟踪全球AI与智能制造领域前沿技术动态（如工业Agentic AI、大语言模型在工业场景的适配、工业物联网IIoT与AI融合等），调研行业技术趋势与最佳实践，引入先进技术方案与工具，推动技术创新与降本增效，提升公司在智能制造领域的技术核心竞争力。
•对接公司高层、智能制造业务部门及外部工业合作方（如工厂、设备厂商、工业软件企业等），同步技术进展、协调资源支持，为智能制造业务决策提供专业技术支撑，推动跨部门协作，确保技术规划与业务目标同频对齐。
任职要求
（一）基本要求
•本科及以上学历，计算机、人工智能、机器学习、软件工程、工业自动化、智能制造等相关专业，8年以上技术研发经验，其中5年以上技术管理经验（管理过10人以上技术团队优先），有AI+智能制造领域创业公司或大中型科技企业、高端制造企业技术管理经验者优先。
•具备极强的战略思维、智能制造行业敏感度与落地能力，熟悉智能制造核心场景（生产、运维、质检、供应链等）的业务逻辑，能平衡技术先进性与工业场景实用性、商业价值，从成本和投入产出比角度进行技术选型，推动AI技术为智能制造业务增长、生产效率提升赋能。
•具备优秀的团队管理、人才培养与跨部门协调能力，善于统筹资源、解决智能制造场景下的复杂技术与业务融合问题，目标导向明确，抗压能力强，具备良好的沟通表达与决策能力。
•对AI+智能制造技术有极高的热情，持续学习意识强，能快速跟进前沿技术动态，具备前沿论文复现与工业场景工程价值判断能力，熟悉工业物联网（IIoT）、工业软件相关知识者优先。
（二）核心AI研究能力要求（适配智能制造）
•深入研究现代AI核心技术体系，重点精通Agentic AI相关理论与技术，深刻理解Agent的核心组成（推理引擎、规划能力、记忆机制、工具使用能力）与工作闭环（感知-规划-决策-执行-反思-学习），能结合智能制造场景（如生产调度、设备运维）设计Agent逻辑，清晰区分LLM聊天机器人与工业AI Agent的核心差异，具备工业Agent技术路线的独立决策能力。
•精通GenAI技术栈，包括LLM应用开发（LangChain、LlamaIndex、Haystack等框架）、RAG系统、向量数据库（Pinecone、Weaviate、Chroma等）、模型部署与优化（vLLM、TensorRT、ONNX等），能结合智能制造场景需求，独立设计AI+工业的技术架构并推动落地，适配工业环境的稳定性、实时性要求。
•深度理解Transformer架构及主流大语言模型（GPT、Claude、DeepSeek、Llama等）的优劣，熟悉传统机器学习/深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）及MLOps工具（MLflow、Kubeflow、Docker/K8s、CI/CD），具备模型工程化与工业系统集成经验，了解工业协议（如OPC UA、Modbus）者优先。
•具备AI技术与智能制造场景融合的创新与研究能力，能针对生产调度、设备故障预警、质量缺陷检测等工业场景设计AI解决方案，深入研究工业Agent相关关键技术（如思维链CoT、ReAct框架、多Agent协作、记忆管理、工业工具链构建等），并能将研究成果转化为实际工业产品或技术能力。
•熟悉AI领域技术合规与工业安全要求，掌握工业Agent开发中的性能优化、成本控制、幻觉抑制、工业数据隐私保护、设备联动安全性等核心技巧，具备企业级AI+智能制造系统落地的全流程经验。
（三）Agent相关核心要求
•有明确的工业Agent系统成功输出经验，主导或核心参与过至少1个工业Agent项目（生产调度Agent、设备运维Agent、质量检测Agent、供应链协同Agent等均可）的全流程研发与落地。要求该项目已在智能制造实际场景（如离散制造车间、流程生产厂区、智能工厂等）。
•具备工业Agent系统从0到1搭建经验，熟悉工业Agent开发的完整流程，包括工业场景需求分析、架构设计、核心模块开发（规划器、记忆库、执行器、工业工具调用模块、IIoT数据对接模块等）、测试优化、上线部署及运维迭代，能独立解决工业Agent开发过程中的复杂技术问题（如工业数据兼容性、实时性、设备联动稳定性等）。
•深入了解智能制造不同细分场景（如离散制造、流程制造、设备运维、质量管控等）的特点，能结合具体工业业务需求设计适配的Agent解决方案，具备多工业Agent协作系统（如多车间调度Agent协同、设备运维与生产调度Agent联动）的设计与落地经验者优先。
•具备工业Agent技术优化能力，能针对工业场景下Agent的自主决策效率、工业工具调用准确性、上下文连贯性、数据实时性等进行持续迭代，提升Agent系统的实用性与稳定性，有工业Agent项目优化后生产效率提升、成本降低等相关案例者优先。
（四）加分项
•有自主研发或基于开源基座模型微调工业大模型、智能制造场景大模型的经验，且有成功落地案例（如设备故障诊断大模型、生产调度大模型等）。
•主导过大型AI+智能制造平台、高并发工业AI服务架构设计与研发，具备大规模工业Agent系统部署与运维经验，熟悉工业物联网（IIoT）平台集成者优先。
•在AI+智能制造领域有相关专利、技术论文或开源项目，对工业Agent技术有独特见解或创新性成果，熟悉工业自动化、数字孪生技术者优先。
•熟悉多模态AI处理（如工业图像、设备声音、传感器数据等多源数据融合）、自然语言处理在工业场景的应用，有跨领域AI与工业技术融合应用经验。