职位描述
岗位职责：
1、面向汽车焊装车间、白车身生产场景，基于产线多源数据，运用大数据分析、机器学习算法解决点焊、焊接质量、设备状态、白车身尺寸偏差、工艺参数优化等现场业务问题;
2、负责焊装车间多源工业数据处理：焊接传感器数据、机器人信号、工艺参数、白车身测量质检数据、设备状态数据，完成数据清洗、特征工程、数据探索分析;
3、开展机器学习模型选型、训练、调优与验证，针对白车身焊接质量预判、焊点异常识别、设备故障预警、尺寸偏差溯源等场景输出可落地算法方案；
4、对接焊装工艺工程师、产线工程师，理解白车身焊接生产业务痛点，完成算法原型验证，推动模型在车间试点测试与迭代优化；
5、输出算法分析报告、项目文档，沉淀白车身焊装场景数据集、特征库、模型方案；
6、跟踪算法实际运行效果，根据现场反馈持续迭代模型，支撑白车身生产质量提升与设备运维优化。
任职要求：
1、智能制造、自动化、机械、工业工程等专业，了解汽车制造生产流程优先；
2、具备大数据分析、机器学习算法完整项目经验；
3、熟练Python，掌握Pandas、NumPy等数据分析工具，熟悉Scikit‑learn，掌握分类、回归、异常检测等至少一类机器学习算法，理解基础算法原理；
4、具备完整的数据处理、特征构建、模型训练，效果评估实践经历；
5、有工业时序数据、设备故障诊断、质量预测、工艺参数优化类项目经验；了解电阻点焊、白车身生产背景优先；
6、了解PyTorch/TensorFlow，有时序异常检测、深度学习项目经历优先；了解工业传感器、PLC、产线数据采集，接触过汽车焊装车间业务者优先；
7、逻辑清晰，愿意深入生产现场，善于和工艺人员沟通，具备良好文档撰写能力。
薪资福利：面议，五险一金、补充医疗、十三薪等相关福利。
工作地点：北京市通州区张家湾及公司所有业务所在地