Job Description: 岗位概述 作为制造数字化转型团队的核心成员，你将负责将前沿AI技术转化为可规模化落地的工业AI方案，服务中国区四大工厂；主导预测性维护（Predictive Maintenance）与企业知识基础（Knowledge Foundation）两大战略AI项目，并参与公司工业AI技术战略、技术框架与可复用AI能力的建设。 这是一个深度结合AI技术、工业问题解决与技术策略的高度实战型岗位，需与产品经理、方案架构师、数据/软件工程师及制造专家紧密协作。 岗位职责 1. 工业AI方案端到端落地：面向真实制造场景，完成从问题定义、数据准备、模型开发到生产部署与持续迭代的全链路工作，推动方案从PoC走向MVP与规模化应用，确保可量化的业务价值。 2. 预测性维护方向：构建设备健康监测、异常检测、故障预测、剩余寿命估计（RUL）与根因分析能力，将算法指标转化为设备可用率、停机损失、维修成本等业务KPI。 3. 企业知识基础方向：基于LLM、RAG、向量数据库、知识图谱与智能体等技术构建企业级知识能力，打通维修记录、技术文档与专家经验等结构化与非结构化知识。 4. 多源工业数据处理：完成传感器/设备信号、MES、SCADA等工业系统数据的接入、清洗、特征工程与质量治理。 5. 能力沉淀与规模化复制：建设可复用的算法组件与技术框架，支持方案跨设备、跨产线、跨工厂复制；参与制定工业AI技术战略与最佳实践。 6. 机会挖掘与价值转化：主动发现AI应用机会，承担模糊、复杂的工业问题，将想法转化为可落地的解决方案与业务价值 Job Qualification: 1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、应用数学、自动化、电气工程等相关专业； 2. 3年以上AI/机器学习/数据科学实战经验，有制造业或工业场景项目经验者优先； 3. 扎实的机器学习与深度学习功底，具备真实场景下的模型开发与落地经验； 4. Python编程能力扎实，熟练使用PyTorch/TensorFlow/Scikit-learn等主流框架； 5. 具备时序分析、异常检测、预测建模与特征工程的实战能力； 6. 良好的统计学基础（模型评估、不确定性量化、鲁棒性分析）； 7. 英语流利（听说读写），具备跨文化沟通与协作能力。 博世集团网上招聘数据处理同意声明 个人信息及目的：你的如下个人信息将被处理并用于招聘：姓名、电子邮箱、电话号码、所在地区、经验和教育信息、简历等应聘者自主提交的附件信息、证件号、职位、部门、计划入职日期、劳动合同持续时间、工作地点、月薪、年薪、浮动奖金比例、餐贴、车贴。 博世将依据相关的数据保护法规，在全球范围内对您的数据进行保密。招聘流程中，您的个人信息只有在必须时才会被提供给博世以外的第三方机构(如代理机构)。博世精心挑选了第三方机构并与之签订了保密合同。博世采取了种种保密措施以保护您的数据，确保其不会遭受操纵、丢失、破坏、未经授权的访问或泄漏。我们的安全措施将随着新技术的应用而不断升级。您的本地浏览器和我们的人才招募系统之间的数据传输通过https加密。 特定职位申请：申请博世集团的职位就意味着您将自己的个人信息提供给博世集团旗下相应的法律实体（具体请见博世集团法人清单）。请注意，若有任何文件或资料变更，请在所有申请书里一并变更。人力资源部门的员工可能与您联系，询问您是否同意将您的求职申请转向博世集团内部另一合适职位。如果您申请了特定职位，那么只有在您同意的情况下，博世才会将您的求职申请转向另一职位。 您可以随时撤回求职申请，博世将根据相关法律删除您的个人信息。与您的申请相关的所有资料将被保留至24个月。您的权利：若您希望停止向博世提供您的个人信息，可