大数据及智能体AI产品架构师_BCI

Company Description Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance to improve quality of life all across the globe. Welcome to Bosch. Job Description 【职位概述】 作为工业制造领域的大数据与AI产品架构师，负责设计面向高端/离散/流程制造企业的数据智能底座及AI应用产品。深入理解工业场景，构建从设备数据采集、数据治理到AI算法模型落地的端到端技术架构，并主导工业智能体（Industrial Agent） 的体系设计——通过融合感知、决策、执行闭环，打造具备自主协同能力的智能系统，驱动制造型企业实现全面智能化升级。 【岗位职责】 1. 产品与技术架构设计： • 顶层设计： 负责工业大数据平台、工业互联网平台及AI中台的整体架构规划，涵盖数据采集层（边缘计算）、数据中台层（数据湖/数据仓库）、AI基础算法层（机器学习/深度学习）及应用层（SaaS化工业APP）的架构设计。 • 技术选型： 针对工业场景下的海量时序数据处理需求，进行技术栈选型（如物联网时序数据库、流式计算引擎、大数据批处理框架），确保系统具备高并发写入、低时延查询和高可靠性。 • AI工程化架构： 设计MLOps（机器学习运维）流程，构建模型训练、推理、部署及监控的闭环体系，预测性维护、参数优化等场景的快速迭代。 • 工业智能体架构设计： 负责工业智能体（Agent）的技术体系设计，包括感知层（多模态数据融合）、决策层（基于强化学习/运筹优化的自主决策）、执行层（指令下发与反馈闭环），并支持多智能体协同、人机协作等复杂场景。 2. 工业场景需求洞察与方案落地： • 业务抽象： 深入制造车间、产线和设备端，与工艺工程师、设备管理人员沟通，将复杂的工业机理与大数据/AI技术相结合，抽象出可复用的业务模型。 • 核心场景落地：设备智能： 设计基于振动/温度数据的设备故障诊断与预测性维护架构。质量优化： 设计基于机器视觉的缺陷检测架构，以及基于过程数据的产品良率预测与根因分析方案。生产调度： 设计基于运筹优化算法的生产排程与供应链协同架构。能效管理： 设计工厂能源大数据分析架构，支持碳足迹追踪与能效优化。工业智能体应用： 设计智能自主工作流，决策流，融合周边支持性模块构建：提示词工程，记忆体构建，知识增强检索等等。 3. 数据治理与数据资产化： • 数据标准： 建立工业数据治理体系，包括设备资产主数据管理、数据质量稽核、元数据管理，解决工业“脏数据”、“孤岛数据”问题。 • 数字孪生对接： 负责物理实体（设备、产线）与数字空间的映射架构，支持3D可视化与实时数据联动，并为智能体提供高保真仿真训练环境。 4. 技术攻坚与团队协同： • 项目落地： 主导和领导核心模块的代码开发（POC原型验证或核心框架搭建），解决海量工业时序数据存储、复杂事件处理及大规模AI推理的高性能问题。 • 内外协同： 作为技术接口人与硬件（PLC/传感器/边缘网关）团队、算法团队、前后端开发团队紧密协作，确保技术方案在资源受限的边缘端或云端顺利落地。支持售前团队进行重大项目技术竞标。 Qualifications 1. 背景经验 • 学历专业： 研究生及以上学历，计算机科学、软件工程、自动化、数学、工业工程等相关专业。 • 工作经验： 3-5年以上大数据架构或AI平台架构经验，其中至少3年专注于工业制造领域（如汽车、电子、钢铁、化工、新能源等）的项目经验。 2. 专业技能 • 工业认知：深刻理解工业制造流程，熟悉MES（制造执行系统）、SCADA（数据采集与监视控制）、PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分散控制系统）等工业系统的数据交互方式。熟悉OPC UA、Modbus、MQTT、Profinet等主流工业通信协议。 • 大数据技术栈：精通Hadoop/Spark/Flink等大数据生态技术。深入理解时序数据库（如InfluxDB、TDengine、TimescaleDB）与关系型数据库的应用场景。熟悉数据湖（Data Lakehouse）架构在工业领域的应用。 • 基础AI/ML技术栈：了解机器学习与深度学习的基本原理，熟悉TensorFlow/PyTorch等框架的部署流程。有AI模型压缩、边缘端部署经验者优先（如将CV模型部署在Jetson或嵌入式设备上）。有知识图谱（用于故障诊断知识库）或运筹优化算法落地经验者优先。 • 智能体专项能力：深入理解智能体（Agent）基本架构，熟悉强化学习（RL）、多智能体系统（MAS）、规划与决策算法（如POMDP、蒙特卡洛树搜索）。了解机器人操作系统（ROS/ROS2）、具身智能、仿真环境（如Gazebo、Unity ML-Agents）在工业中的应用。有自主系统、自适应控制或工业机器人编程经验者优先。 • 架构能力：具备高并发、低延迟、高可用分布式系统的架构设计经验。熟悉容器化（Docker/K8s）及云原生技术。多系统联动和融合能力侧重于智能体架构方向，对自主决策、多智能体协同、优化训练等方面的有深入理解 3. 软性素质 • 业务穿透力： 具备极强的逻辑思维和抽象能力，能够听懂“工业语言”（如OEE、良率、节拍），并将其翻译为“技术语言”（如数据模型、算法特征）。 • 沟通能力： 能够与客户技术决策者、业务领导、甚至是现场执行者进行有效沟通，能够实现战略和目标落地 • 抗压能力： 适应制造业项目现场环境（需要进入工厂现场），具备解决复杂技术难题的韧性。 【加分项】 • 有从0到1构建工业互应用平台并通过国家级“双跨平台”评审经验者。 • 有熟悉特定工业领域（如半导体、车规级产品制造、锂电池、重型机械）工艺算法者。 • 具备IT与OT融合的项目经验，写过简单的PLC脚本或了解梯形图者。 • 拥有PMP、TOGAF或云架构师认证者。 • 有工业智能体/机器人/自主系统项目落地经验，或参与过具身智能相关研究项目者优先。 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，可联系我们或通过博世网上招聘数据隐私声明中的BKMS系统提出申请。您可以在SmartRecruiters平台查阅和修改您的简历。您对您的个人信息的处理享有知情权、决定权，您有权限制或者拒绝我们对您的个人信息进行处理。您还可以更正、补充您的个人信息。 跨境传输：为了实现前述目的，我们所收集的您的个人信息可能会在多个国家或地区间进行跨境转移，例如德国、新加坡。 德国：罗伯特-博世有限公司（德国格宁根市罗伯特博世广场1号（Robert-Bosch-Platz 1, Gerlingen-Schillerhohe, Germany，邮编：70839），用于集团统一招聘管理（博世中国与数据接收方均基于该目的开展数据出境活动； 英国：SmartRecruiters（英国伯克郡温莎亚瑟路圣斯蒂芬大厦 邮政区码: SL4 1RU），用于招聘、后期交流联系及分享职位/活动信息、潜在人才社区邀请。 您可通过上述联系方式依法向境外接收方行使您在个人信息处理活动中的权利。 存储您的个人信息：我们将仅在为实现目的必要的范围内以及法律法规要求的时间内保留您的个人信息。 雇佣：被雇佣后，您提供的数据将被从当前招聘系统转移至职位所属公司的人力资源管理系统。联系方式： 请通过访问博世中国官方主页：博世在中国＞加入博世＞工作机会，在网上招聘数据隐私声明中“9.联系方式” 博世集团法人清单： 请通过访问博世中国官方主页：博世在中国＞加入博世＞工作机会，在网上招聘数据隐私声明中获取现阶段使用网上招聘系统的博世集团法人（第五页）