算法工程师

岗位概述 本岗位聚焦制造过程工艺质量提升，核心负责构建、优化制造过程关键指标的实时监控算法、异常检测模型及数据关联分析方案，通过算法能力实现工艺异常的精准预警、潜在质量隐患识别，为生产运筹优化及售后回溯提供算法支撑，助力提升生产工艺一致性、生产品质与生产效率。 核心目标 1.构建高效、精准的实时监控算法，实现制造过程关键指标和变量的异常识别与颠簸预警，保障预警及时性与准确性。 2.研发数据挖掘与分析算法，从海量制造过程数据中挖掘潜在质量问题与隐患，为生产计划优化提供算法支持。 3.设计生产过程数据的关联匹配算法，确保数据关联的准确性与完整性，为售后问题回溯奠定算法基础。 主要职责 1.负责制造过程工艺质量相关算法的设计、开发、测试与落地，包括但不限于异常检测算法、趋势预测算法、SPC过程分析算法等。 2.结合生产业务需求，对关键制程数据进行深入分析，优化算法模型参数，提升异常识别精度与预警时效性，降低误报、漏报率。 3.协同工艺工程师（ME）开展数据探索，基于算法分析结果定位工艺异常根因，提供算法层面的解决方案，助力攻克工艺一致性问题。 4.负责与生产过程多源数据的关联算法设计与实现，保障数据溯源的准确性与高效性，支撑售后问题快速回溯。 5.持续跟踪行业前沿算法技术（如机器学习、深度学习在工业质量控制中的应用），并探索其在制造工艺质量分析中的落地可行性。 6.负责算法模型的部署上线、性能监控与迭代优化，配合技术团队解决算法落地过程中的工程化问题。 7.撰写算法设计文档、技术方案文档及测试报告，沉淀算法研发与应用经验。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机科学、数学、统计学、工业工程等相关专业，半年以上工业制造领域算法研发经验者优先。 2.精通至少一种编程语言（Python/Java/Scala），熟练使用机器学习框架（Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch）及数据处理工具（Pandas/Numpy）。 3.具备扎实的算法基础，深入理解异常检测、回归分析、时序预测等算法原理，有SPC过程分析、工业质量控制相关算法研发经验者优先。 4.了解工业生产工艺流程，具备从业务场景中提炼算法需求、将算法方案落地到实际生产场景的能力。 5.具备良好的数据分析能力、问题解决能力，能够独立完成算法设计、开发、优化全流程。 6.具备优秀的沟通协作能力，能与跨部门团队（工艺、数据、生产）高效协作，推动算法方案落地。 7.有工业互联网、智能制造等领域工艺质量分析相关算法经验者优先。