岗位职责：
1.负责工业 AI 系统的工程化开发与落地，将 AI 算法工程师训练的视觉质检、工艺优化等 AI 模型进行封装、测试与部署，实现模型在工业边缘设备 / 产线服务器 / 云端的稳定运行；
2.对接 AI 逻辑架构师，按照系统架构设计要求，完成工业 AI 系统的模块开发、接口开发与集成，保障模块间的兼容性、扩展性和系统整体稳定性；
3.实现工业 AI 系统与公司现有 SAP/MES 系统、生产设备 PLC/CNC、工业传感器的对接开发，完成数据采集、数据交互、指令下发等核心功能开发，完全适配工业生产的实时性、稳定性要求；
4.负责工业 AI 系统的全流程测试（单元测试、集成测试、现场联调）、上线交付与日常运维，快速解决产线部署和运行中的软件技术问题，保障系统 7×24 小时稳定运行；
5.编写工业 AI 系统开发文档、接口文档、部署手册、操作手册，为生产部门提供系统操作培训和长期技术支持，保障系统正常使用；
6.持续迭代优化工业 AI 软件系统，根据产线运行反馈和业务需求，完善系统功能、优化系统性能，提升系统的易用性、运行效率和工业环境适应性；
7.与 AI 算法工程师、边缘计算工程师协作，完成 AI 模型的工程化适配，解决模型与工业软件、硬件的兼容性问题。

任职要求：
1.本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化、电子信息工程等相关专业，1-3 年及以上工业软件 / AI 工程化开发实战经验（优秀应届生 / 无经验但技术扎实者可放宽）；
2.精通 Python/Java/C++ 中的 1-2 种开发语言，熟悉 Flask/Django/FastAPI 等 Web 框架，掌握 Docker、K8s 等容器化技术，能独立完成 AI 模型的工程化封装、部署与运维；
3.了解工业数据通信协议（OPC UA、Modbus、TCP/IP），有 MES/SAP 系统二次开发、数据对接经验者优先，熟悉工业边缘设备开发与部署者优先；
4.具备基础的 AI 知识，了解深度学习模型的基本原理和工程化落地流程，能与 AI 算法工程师高效协作，准确理解算法模型的工程化落地需求；
5.有机械加工 / 离散制造业软件项目开发经验者优先，了解工业生产基本流程，具备工业场景的问题解决能力和工程化思维，注重代码质量和系统稳定性；
6.具备良好的代码规范意识、测试意识和文档编写能力，能独立完成模块开发、单元测试和技术文档撰写，有较强的责任心和跨部门协作能力；
7.熟悉主流 AI 开发框架（TensorFlow/PyTorch）和边缘计算框架（TensorRT/ONNX Runtime）者优先，能接受偶尔产线现场办公者优先。