海信
智能制造工程师(J40765)
智能制造工程师(J40765)
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公工业工程
工业工程
Ai视觉检测
Bi工具
Mes
Pyspark
Sql
数字孪生
数据分析
智能制造
物联网
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
海信智能制造核心岗，技术栈前沿且成长空间大，但需深入一线且WLB未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
1.6万
比工业工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 560 个在招 · 其中工业工程 9 个
市场机会
选择不多
青岛 · 工业工程 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责将公司的智能制造战略转化为具体技术方案，推动物联网、MES、数字孪生等智能技术在生产线的落地应用
你需要搭建数据体系并进行分析以优化生产效率，同时作为项目核心成员把控子模块的进度与质量，并负责技术经验的总结与一线员工的培训
最低要求
本科及以上学历，工业工程、自动化、机械工程、计算机科学、物联网等相关专业
年以上制造型企业的工作经验，有完整的项目生命周期参与经历
技术能力强，熟练掌握至少一门编程/脚本语言（Python/Java/C#）或数据分析工具
具备优秀的沟通表达能力、团队协作精神和解决问题的能力
工作职责
战略理解与项目规划支持：深入理解公司的业务目标与智能制造战略规划，转化为具体的技术执行方案，参与制定技术实施方案和阶段性目标，协助进行技术选型评估和资源需求分析
智能技术的落地与应用：确保物联网/IoT、MES（制造执行系统）、数字孪生/仿真、AI视觉检测等技术与生产流程的深度融合
数据体系搭建与数据分析：从ERP、MES、PLM及实时数据库中高效提取和整合数据，使用Python、PySpark或BI工具进行数据清洗、分析和可视化开发，通过数据分析定位生产瓶颈、分析设备综合效率
项目管理与效果量化：在项目经理的领导下，牵头负责智能产线改造等项目的子模块，独立把控该模块的进度、成本与质量，与生产、质量、IT和设备等部门有效协作，推动项目进展
知识传承与技术创新：主动总结技术经验，编写标准作业指导书，对生产一线员工或内部技术员进行有效的技能培训，持续跟踪工业互联网、大数据、AI等前沿技术趋势，评估其在本企业的应用潜力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触物联网、数字孪生、AI视觉等前沿技术，技术栈丰富且符合制造业数字化转型的大趋势
- 海信作为大型制造集团，能提供丰富的实际产线场景和海量数据，利于积累扎实的落地经验
- 岗位涉及跨部门协作与项目管理，能全面提升技术之外的业务理解与团队协调能力
- 需要频繁与生产、质量、IT、设备等多个部门沟通，跨部门协调和推动项目落地的阻力可能较大
- 制造业现场环境复杂，智能技术与传统生产流程的深度融合需要克服诸多实际工程难题
- 适合具备一定编程与数据分析基础，且对制造业数字化转型有热情，愿意深入生产一线解决复杂工程问题的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从智能制造工程师向智能制造项目经理或技术专家方向发展，主导更大规模的产线数字化改造
- 随着工业互联网和AI技术的普及，可转型为智能制造架构师或工厂数字化转型负责人
- 将公司的智能制造战略转化为可落地的技术方案，参与智能产线改造项目的子模块管理
- 推动物联网、MES、数字孪生及AI视觉检测等前沿技术与实际生产流程的深度融合
- 搭建数据体系，利用SQL、Python等工具进行数据分析，定位生产瓶颈并优化设备综合效率
- 具备物联网、MES、数字孪生或AI视觉检测等至少1-2项技术的扎实落地经验
- 熟练掌握SQL及Python/PySpark等数据分析工具，能进行数据清洗、分析与可视化
- 拥有跨部门沟通协调能力与项目管理能力，能独立把控项目子模块的进度与质量
申请策略
- 提前了解海信近期的智能制造战略及数字化转型案例，面试时结合其实际业务场景提出见解
- 重点突出在MES、物联网或数字孪生等智能技术方面的实际落地项目经验及取得的量化成果
- 展示利用Python、SQL等工具进行数据分析、定位生产瓶颈并提升设备效率的具体案例
- 强调跨部门协作与项目子模块管理的经验，体现沟通协调能力与项目把控力
- 深入学习工业数据分析与BI工具，提升从海量生产数据中挖掘价值并指导生产优化的能力
- 了解PMP或敏捷项目管理知识，增强在复杂制造环境下的项目规划与风险把控能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出“行动”中的技术选型与跨部门沟通策略，以及“结果”的量化收益（如效率提升百分比、成本降低金额）
- 对于业务阻力或抵触情绪类问题，从“理解对方痛点-提供试点方案-展示数据收益-建立标准流程”的逻辑框架进行解答
- 请分享一个你主导或深度参与的智能产线改造或MES落地项目，遇到了哪些技术或业务阻力？如何解决的？
- 如何利用数据分析定位生产瓶颈？请举例说明你通过数据优化设备综合效率（OEE）的实际案例
- 在跨部门协作中，如果生产部门对引入新的AI视觉检测系统有抵触情绪，你会如何推动项目进展？
- 针对物联网、数字孪生或AI视觉检测，你认为目前在本企业应用潜力最大的是哪一项？为什么？
- 复习并准备1-2个完整的项目案例，梳理其中的技术架构、数据流转过程以及最终的业务价值
- 了解海信集团（如海信视像、海信家电）的智能制造现状与行业标杆案例，准备一些针对性的技术落地建议
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
海信作为知名大型制造企业，薪资福利体系相对完善，该岗位属于核心技术岗，薪资在青岛市场具有较好竞争力，但JD未明确披露具体薪资与福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–2万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及物联网、数字孪生、AI视觉等前沿技术在制造业的落地，技术成长空间大，且要求持续跟踪前沿技术，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈物联网、IoT、MES、数字孪生、AI视觉检测、SQL、Python、PySpark、BI
成长机会持续跟踪工业互联网、大数据、AI等前沿技术趋势
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位需要深入生产一线并与多部门协作，可能涉及现场调试与项目攻坚，JD未明确提及办公模式与WLB相关信息，生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
推动制造业数字化转型与智能制造升级，具有较高的行业价值与社会意义，符合工业4.0的发展趋势。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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