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工作職責(zé)：
一、AI戰(zhàn)略與規(guī)劃
1.：深入理解公司業(yè)務(wù)戰(zhàn)略（成本領(lǐng)先、質(zhì)量控制、產(chǎn)能擴(kuò)張等），制定與之緊密對(duì)齊的、分階段的3年AI實(shí)施規(guī)劃與年度執(zhí)行計(jì)劃。
2.價(jià)值機(jī)會(huì)點(diǎn)挖掘：主導(dǎo)與研發(fā)、營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)、設(shè)備、質(zhì)量、供應(yīng)鏈等部門(mén)的深度協(xié)作
3.預(yù)算與ROI管理：負(fù)責(zé)本部門(mén)的年度預(yù)算編制與執(zhí)行控制，并對(duì)所有AI項(xiàng)目的投資回報(bào)率負(fù)責(zé)，定期向管理層匯報(bào)價(jià)值實(shí)現(xiàn)情況。
二、AI項(xiàng)目全生命周期管理
4.主導(dǎo)試點(diǎn)與規(guī)?；侯I(lǐng)導(dǎo)AI項(xiàng)目從概念驗(yàn)證、試點(diǎn)驗(yàn)證到規(guī)?；茝V的全過(guò)程，確保項(xiàng)目在預(yù)定時(shí)間、預(yù)算內(nèi)達(dá)成既定業(yè)務(wù)目標(biāo)。
5.工業(yè)級(jí)工程化落地：負(fù)責(zé)構(gòu)建穩(wěn)健、可靠的AI工程化流程，確保AI模型在苛刻的工業(yè)環(huán)境中能夠7x24小時(shí)穩(wěn)定運(yùn)行，并與現(xiàn)有的DCS、PLC、MES、PLM、ERP、CRM等系統(tǒng)安全集成。
6.建立MLOps體系：領(lǐng)導(dǎo)設(shè)計(jì)和實(shí)施符合化工行業(yè)特點(diǎn)的MLOps平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)模型自動(dòng)化訓(xùn)練、部署、監(jiān)控與迭代，提升AI資產(chǎn)的復(fù)用率和迭代效率。三、數(shù)據(jù)治理與平臺(tái)建設(shè)
7.打通工業(yè)數(shù)據(jù)：主導(dǎo)跨部門(mén)的數(shù)據(jù)治理工作，重點(diǎn)整合來(lái)自生產(chǎn)過(guò)程、實(shí)驗(yàn)室、設(shè)備監(jiān)測(cè)點(diǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)孤島和質(zhì)量問(wèn)題，為AI應(yīng)用奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
8.技術(shù)架構(gòu)選型：負(fù)責(zé)AI技術(shù)棧（云計(jì)算、數(shù)據(jù)平臺(tái)、算法框架）的選型與架構(gòu)設(shè)計(jì)，在技術(shù)先進(jìn)性與成本效益之間取得最佳平衡，構(gòu)建可擴(kuò)展的AI能力基座。四、團(tuán)隊(duì)建設(shè)與能力培育
9.組建與領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)：負(fù)責(zé)招募、培養(yǎng)和管理一支具備數(shù)據(jù)科學(xué)、軟件工程和工藝?yán)斫饬Φ膹?fù)合型AI團(tuán)隊(duì)，明確崗位職責(zé)，建立高效的協(xié)作機(jī)制。
10.賦能與文化建設(shè)：在全公司范圍內(nèi)推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與AI應(yīng)用的文化建設(shè)，通過(guò)培訓(xùn)、工作坊等形式，提升業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)AI的認(rèn)知和應(yīng)用能力，推動(dòng)組織變革。
任職要求：
1.教育背景：
學(xué)歷：統(tǒng)招碩士及以上學(xué)歷。
專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、化學(xué)工程、過(guò)程控制、自動(dòng)化、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
資質(zhì)：具備化工行業(yè)背景或擁有PMP、軟考高級(jí)認(rèn)證者優(yōu)先。
2.行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：
①必須擁有至少3年在流程工業(yè)（精細(xì)化工、制藥、石油化工等）領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)，深刻理解研發(fā)、工藝、生產(chǎn)、安環(huán)等核心業(yè)務(wù)流程。
②具備8年以上技術(shù)研發(fā)或應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，其中至少3年為AI/數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)管理經(jīng)驗(yàn)，團(tuán)隊(duì)規(guī)模不少于5人。
3.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：
必須擁有2個(gè)以上成功的AI工業(yè)落地項(xiàng)目全生命周期管理經(jīng)驗(yàn)，能夠清晰闡述項(xiàng)目解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題、技術(shù)路徑及帶來(lái)的具體量化價(jià)值。
4.專(zhuān)業(yè)能力：
技術(shù)棧：
精通機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法與框架（如Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow）。
熟悉MLOps理念與工具鏈，有構(gòu)建或管理AI平臺(tái)的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。
熟練掌握Python及相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。
熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)接口（如OPC UA）、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)及主流云服務(wù)平臺(tái)（如Azure, AWS, 阿里云）。
行業(yè)知識(shí)：
熟悉精細(xì)化工常見(jiàn)的單元操作與工藝流程。
了解DCS、SCADA、MES、LIMS等工業(yè)系統(tǒng)的基本原理與作用。
對(duì)化工安全生產(chǎn)、環(huán)保合規(guī)有深刻認(rèn)知。
管理能力：具備出色的項(xiàng)目管理和跨部門(mén)協(xié)作能力，擁有優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)建設(shè)、激勵(lì)與人才培養(yǎng)能力。