智慧农业数字化运营专家

岗位职责：
一、农机储运设备智能化研究与落地
1. 技术研发与方案设计：调研人工智能、物联网、大数据在农机储运板块生产场景的前沿应用，种苗培育板块，围绕温室大棚、育苗床、水肥一体机等设备，研发智能环境调控（温湿度、光照、CO₂浓度）方案，结合种苗催芽、育苗、炼苗工艺流程，设计长势动态监测、病虫害早期AI识别、生长周期预测的智能化方案。同时覆盖收储运农机装备及有机肥、水业、芦竹种植板块核心设备与工艺，设计通用化+差异化的智能化升级与改造方案，涵盖智能监控、自动调度、预测性维护、路径优化等模块，解决设备运维效率低、能耗高、工艺依赖人工经验、参数调控滞后等问题。
2. 智能系统开发与迭代：主导/参与各板块设备智能化系统、工艺智能化管控平台的算法设计、模型训练与功能开发，针对核心板块强化技术落地——甲醇制造板块，开发设备运行参数（温度、压力、液位等）AI分析模型，实现反应效率优化、精馏塔能耗动态调节，搭建高危工艺安全预警与联锁控制模块，降低安全风险与物料损耗；种苗培育板块，开发温室环境多因子协同调控AI模型、种苗长势图像识别模型，实现水肥精准供给、病虫害早筛早治，缩短育苗周期、提升种苗成活率。同时覆盖全板块设备状态感知、工艺参数实时采集分析、智能决策输出等环节，推动设备从“被动运维”向“主动预警、智能管控”转型，工艺流程从“人工调控”向“数据驱动、动态优化”升级，降低设备故障率、非计划停机成本、生产能耗及工艺损耗。
3. 数据体系搭建：构建覆盖六大板块的设备运行数据、工艺参数数据、能耗数据、运维记录、生产台账等多维度数据采集与治理体系，整合农机储运、种苗培育、水业、有机肥、甲醇制造等跨板块数据资源，形成标准化数据资产，为人工智能模型迭代、工艺优化及管理决策提供精准数据支撑。
二、集团各板块智能制造研究与赋能
1. 全板块AI应用调研与规划：逐一梳理集团六大板块运营痛点，针对性调研各场景AI应用方向——种苗培育聚焦智能育苗监测、病虫害AI识别、生长周期预测；芦竹种植聚焦精准灌溉、智能施肥、长势动态监测；有机肥板块聚焦发酵工艺参数智能调控、原料配比优化；水业板块聚焦水质智能检测、处理工艺自适应调节；绿色甲醇制造聚焦高危工艺智能监控、反应参数优化、安全风险预警；收储运板块聚焦农机智能调度、路径优化、货物状态追踪，制定分板块、分阶段的设备及工艺AI赋能规划，优先落地高投入产出比、强节本效应的项目。
2. 智能制造项目落地推进：重点主导核心板块人工智能项目落地，甲醇制造板块推进工艺参数优化系统、高危工艺智能监控与联锁平台、设备预测性维护系统的需求分析、方案设计、技术选型与实施，解决反应参数耦合、精馏能耗偏高、高危环节人工监控滞后等核心问题；种苗培育板块落地温室智能调控系统、种苗长势人工智能监测平台、病虫害智能识别设备的部署与调试，打通育苗环境、长势数据与调控指令的闭环链路。同时推进其他板块人工智能项目，协调技术团队与各板块业务部门资源，解决设备适配、工艺融合等问题，确保项目按期交付并实现预设目标。
3. 技术沉淀与标准输出：总结智能制造人工智能目落地经验，形成可复制的技术方案、实施流程与评价标准，在集团各板块推广复用；搭建集团智能制造人工智能技术知识库，赋能各板块业务人员理解与应用人工智能工具。
4. 跨板块协同优化：联动各大板块，打破数据壁垒，构建跨板块设备与工艺人工智能协同体系，实现上下游环节智能联动（如芦竹收储运与甲醇制造原料供应的智能调度、有机肥生产与芦竹种植的肥效数据联动、水业处理与各板块用水需求的动态匹配），提升集团整体运营效率，降低综合运营成本。
三、财务智能化建设与成本管控
1. 财务AI系统研究与搭建：聚焦财务领域节本降耗需求，研究AI在预算管理、成本核算、费用管控、风险预警、资金管理等场景的应用，设计财务智能化解决方案，如智能预算预测模型、自动成本分摊系统、费用异常智能识别、资金流智能调度工具等。
2. 财务数据智能化应用：整合集团财务数据与各大板块业务数据，重点深挖核心板块成本优化空间——甲醇制造板块，关联原料采购、反应能耗、设备运维、产品精馏损耗等数据，通过人工智能模型分析能耗成本优化点、原料配比性价比、设备运维成本管控方向；种苗培育板块，联动温室能耗、水肥消耗、种苗成活率、人工成本等数据，识别育苗环节成本浪费点，输出精准成本优化建议。同时覆盖其他板块业务数据，构建全维度财务人工智能数据模型，为财务决策及各板块工艺/设备优化提供精准支撑。
3. 财务流程智能化优化：推动财务流程数字化、智能化改造，替代重复性人工操作（如发票审核、凭证生成、报表编制、税务申报辅助等），提升财务处理效率，降低财务人工成本，减少人为差错。
4. 财务风险智能管控：基于人工智能技术搭建财务风险预警模型，对资金风险、合规风险、成本失控风险等进行实时监测与预警，提升集团财务风险防控能力，避免潜在损失。
四、技术支撑与跨部门协作
1. 技术团队协作与赋能：配合技术团队开展AI算法优化、模型训练、系统集成等工作，提供业务场景需求输入，推动技术与业务深度融合；为业务部门提供AI工具使用培训与技术支持，提升全员AI应用能力。
2. 跨部门沟通与资源协调：建立与种苗培育、芦竹种植、收储运、有机肥、水业、绿色甲醇制造、财务、设备管理等部门的常态化沟通机制，精准对接各板块设备智能化、工艺智能化需求，协调内外部资源解决技术适配、场景融合等问题，保障AI项目顺利推进；定期向管理层汇报各板块项目进展、技术应用效果及节本降耗成果。
3. 行业趋势跟踪与技术迭代：持续跟踪人工智能、智能制造、财务数字化领域的技术趋势、政策法规与行业最佳实践，引入先进技术与方法，推动集团AI应用持续迭代升级，保持技术竞争力。

任职要求：
1. 学历专业：本科及以上，自动化、计算机、物联网、智慧农业、数据科学等相关专业，有财务数字化相关背景加分。
2. 工作经验：5-8年智能制造、智慧农业或AI项目落地经验，有集团多板块赋能经验优先，具备项目全流程管控能力，熟悉农业/化工任一领域智能化场景。
3. 核心能力：精通智能化项目需求拆解、方案设计、技术选型与实施推进；熟练运用AI算法、数据治理相关工具，能联动技术与业务部门解决场景融合、设备适配问题；可沉淀项目经验与技术方案，赋能业务端应用智能化工具。
4. 项目经验：主导或核心参与过至少2个智能制造/财务智能化项目，能独立推进板块级项目交付，达成预设降本、提效目标。
5. 其他要求：优秀的跨部门沟通协调能力，抗压性强，具备一定数据分析与问题解决能力，能定期输出项目进展与成果报告。