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主要職責與工作內(nèi)容 1. 工業(yè)數(shù)據(jù)可視化大屏開發(fā)： 負責設計并實現(xiàn)高性能、高可用的工業(yè)級實時數(shù)據(jù)可視化大屏。 對接各類工業(yè)數(shù)據(jù)源（時序數(shù)據(jù)庫、關系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)中臺API），實現(xiàn)生產(chǎn)監(jiān)控、設備狀態(tài)、能效分析等數(shù)據(jù)的動態(tài)展示。 優(yōu)化大屏前端性能，確保在海量數(shù)據(jù)實時刷新下的流暢性與穩(wěn)定性。 2.數(shù)據(jù)分析與處理工具開發(fā)： 開發(fā)和維護數(shù)據(jù)ETL管道，對工業(yè)時序數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、關系型數(shù)據(jù)進行清洗、轉換與整合。 構建數(shù)據(jù)分析服務與工具，支持業(yè)務人員完成統(tǒng)計、對比、歸因等分析需求。 數(shù)據(jù)分析模塊的設計與實現(xiàn)。 AI工具與平臺開發(fā)： 開發(fā)內(nèi)部AI工具鏈，將成熟的AI模型（如異常檢測、參數(shù)預測、圖像識別）進行服務化封裝，開發(fā)RESTful API或gRPC服務，供前端或其他系統(tǒng)調(diào)用。 人工智能模型開發(fā)與工程化： 與算法工程師緊密協(xié)作，負責機器學習/深度學習模型的工程實現(xiàn)、調(diào)優(yōu)及性能優(yōu)化。 探索和實現(xiàn)模型在邊緣計算設備上的輕量化部署方案。 內(nèi)部效能工具開發(fā)： 根據(jù)研發(fā)、運維、數(shù)據(jù)分析等部門的需求，識別痛點，自主開發(fā)或改進內(nèi)部工具系統(tǒng)，提升整體組織效率。 維護和優(yōu)化團隊的技術基礎設施與通用組件庫。 三、 任職資格（硬性要求） 教育背景：本科及以上學歷，計算機科學、軟件工程、自動化、電子信息或相關理工科專業(yè)。 工作經(jīng)驗： 必需具備3-5年及以上工業(yè)領域（如制造業(yè)、能源、物聯(lián)網(wǎng)等）或大數(shù)據(jù)/AI項目的實際開發(fā)經(jīng)驗。 有完整的數(shù)據(jù)可視化大屏（如基于ECharts、AntV、D3.js等）、數(shù)據(jù)分析平臺或AI模型服務化項目經(jīng)驗。 有實際將機器學習模型部署到生產(chǎn)環(huán)境并解決過線上問題的經(jīng)驗者優(yōu)先。 核心技術棧： 編程語言：?精通 Python，熟練掌握 Java? 或 Go? 中的至少一門。有良好的編程習慣和扎實的算法基礎。 前端與可視化： 精通 Vue.js? 或 React? 框架，有復雜單頁應用開發(fā)經(jīng)驗。精通 ECharts、AntV G2/G6? 等至少一種主流可視化庫，有三維可視化（Three.js/WebGL）經(jīng)驗者優(yōu)先。 后端與數(shù)據(jù)： 熟悉常用Web框架（如Django/Flask, Spring Boot）。 熟悉SQL與至少一種關系型數(shù)據(jù)庫（如MySQL, PostgreSQL）。 必須熟悉至少一種時序數(shù)據(jù)庫（如 InfluxDB, TDengine, TimescaleDB）和一種NoSQL數(shù)據(jù)庫（如 MongoDB, Redis）。 熟悉消息隊列（如 Kafka, RabbitMQ）和分布式計算框架（如 Spark, Flink）者優(yōu)先。 AI/ML工程： 熟悉主流的機器學習框架（如 Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow）。 熟悉模型服務化工具（如 MLflow, Kubeflow, Triton Inference Server）。 了解Docker容器化技術和Kubernetes編排工具。 開發(fā)與協(xié)作： 精通Git，熟悉CI/CD流程，具備良好的技術文檔編寫能力。 四、 軟性素質(zhì)與潛力要求 強烈的業(yè)務導向與解決問題能力：能夠深入理解工業(yè)場景的業(yè)務邏輯與痛點，將模糊的業(yè)務需求轉化為清晰的技術方案并落地。 系統(tǒng)性思維與架構能力： 具備設計可擴展、可維護的中大型系統(tǒng)模塊的能力，并對技術選型有獨立判斷。 主動性與主人翁精神：不局限于完成分配任務，能主動發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)瓶頸、提出改進建議并推動解決。 優(yōu)秀的溝通與團隊協(xié)作能力： 能與產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師、前端工程師及業(yè)務方高效協(xié)同，清晰表達技術觀點。 快速學習與鉆研精神： 對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術保持熱情，能快速學習并應用于實際項目。