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職位概述

作為制造業集團的AI解決方案架構師，負責將復雜的工業制造場景（供應鏈、生產調度、質量控制等）抽象為結構化的本體模型（Ontology）。你不僅要懂算法，更要能作為業務與技術的翻譯官，利用知識圖譜與 AI Agent 技術構建企業級的“數字大腦”。


核心職責

業務本體建模： 深入一線業務，將制造流程、設備資產、組織架構等邏輯抽象為實體、屬性與關聯關系（Ontology/Knowledge Graph），構建支持 AI 推理的數據底座。

AI 解決方案設計： 基于業務邏輯層，設計并落地端到端的 AI 應用方案，包括但不限于預測性維護、排產優化等。

AI Agent 架構： 利用 LLM 和 MCP (Model Context Protocol) 協議，構建能調用企業內部工具、讀取本體數據的智能 Agent，實現從“分析”到“行動”的閉環。

跨部門協同： 與業務、工程團隊深度溝通，確保 AI 邏輯能夠精準映射業務實際，并具備極強的可解釋性。

項目交付管理：具備0-1的創新復雜項目的交付落地方法論和經驗


任職要求

教育背景： 統招 985/211 院校 碩士及以上學歷（計算機、數學、工業工程或相關理工科專業）。

建模功底： 具備深厚的業務建模或數學建模經驗，熟悉知識圖譜的基本原理。

技術視野： 深刻理解 LLM 原理，對 AI Agent 框架有實戰經驗，了解或實踐過 MCP 等模型上下文協議者優先。

溝通能力： 具備極強的“降維溝通”能力，能向非技術業務方清晰闡述復雜的 AI 模型邏輯。

編程與數據： 熟練使用 Python/Java，熟悉至少一種圖數據庫（如 Neo4j, ArangoDB）或主流數倉。

加分項 (Preferred)
有 Palantir Foundry, SAP IBP 或大型 ERP/MES 系統的建模和使用經驗。

在大型制造業集團有過基于大模型、Agent相關的數字化轉型項目落地經驗。

擅長復雜邏輯，能夠將混亂的業務流梳理成拓撲結構。