AI 工程师

岗位介绍

Applied Materials 正在招聘 AI 工程师，负责设计和扩展制造数据生态系统，领导高级分析和建模项目，推动智能自动化工作流。该职位需要与制造运营、供应链和产品工程团队紧密合作，将数据转化为可执行的业务成果，并影响高层决策。要求具备 10 年以上基于代理的系统、AI 编排框架和工作流自动化经验，精通 Python、R、SQL 等工具。

工作内容

• 设计和实施稳健的方法、流程和系统，摄取、整合和分析来自工厂、供应链和工程来源的结构化和非结构化数据，以构建和扩展制造数据生态系统。
• 应用统计、机器学习和数据挖掘技术（Python、R）领导高级分析和建模项目，解决产量优化、预测性维护和约束解决等复杂制造问题。
• 构建自主的、AI 驱动的管道，大规模编排数据摄取、特征工程、模型执行和决策，推动代理工作流和智能自动化，减少人工干预并加速洞察时间。
• 定义和优化数据架构，包括数据采集策略、语义层和可扩展数据模型，支持实时分析、数字孪生和 AI 驱动的制造用例。
• 与制造运营、供应链和产品工程团队紧密合作，定义 KPI、发现洞察并落实建议，将数据转化为可执行的业务成果。
• 利用 SQL、Python 和现代数据平台设计算法、模型和自动化管道，清洗、集成和处理大规模工业数据集，开发生产级分析解决方案。
• 与产品、工程和运营团队合作，构建假设、设计实验并发现超越当前测量系统的更深层次关联，支持实验和持续改进。
• 将复杂的分析发现转化为清晰、有说服力的叙述和可视化，以影响高层领导的决策和运营策略，传达具有执行影响力的洞察。

任职要求

• 10 年以上基于代理的系统、AI 编排框架和工作流自动化经验，能够实现可扩展和可重用的分析解决方案。
• 被公认为制造数据科学领域的思想领袖，在高级分析、AI/ML 和工业数据系统方面拥有深厚专业知识，并具备强大的跨领域知识（供应链、质量、工程）。
• 主动预测制造、供应链和监管挑战，推荐数据驱动的流程、产品质量和运营效率改进。
• 将分析计划与战略业务优先级对齐，在成本、吞吐量、产量和周期时间方面推动可衡量的影响。
• 使用创新的分析方法（包括 AI 驱动的模拟、优化模型和基于图的推理）解决具有重大业务影响的高度复杂、模糊的问题。
• 设计端到端的智能系统，将数据、模型和决策逻辑集成到自动化工作流中。
• 影响制造领域内分析 and AI 项目的战略方向、投资决策和资源分配。
• 为全球运营中的数据产品、自动化框架和 AI 采用建立最佳实践。
• 有效地向高级利益相关者传达复杂的技术概念，预测反对意见并推动跨职能团队的一致性。
• 领导和指导多学科团队（数据科学、工程、分析和 UI/API），交付高影响力、生产就绪的解决方案。