数字化工程师（2027届）

优缺点分析

角色解读

• 初级数字化工程师 -> 高级数字化实施专家/数据分析师 -> 数字化项目经理/智能制造架构师
• 未来可向业务侧的数字化总监或技术侧的工业互联网专家方向发展
• 负责MES/ERP等核心制造信息系统的实施、开发与日常运维，保障系统稳定运行
• 进行生产数据的采集、清洗与看板搭建，为管理层提供数据决策支持
• 推动自动化产线与IoT设备的联网集成，梳理业务需求并推动数字化流程落地
• 熟悉MES、ERP等主流企业级信息系统的架构与实施流程
• 具备数据分析能力，能熟练使用SQL及数据可视化工具搭建报表
• 了解工业互联网、IoT设备对接及自动化产线集成基础知识

申请策略

• 面试前了解TCL的核心业务板块（如半导体显示、新能源光伏、智能终端）及其数字化转型战略
• 准备好针对具体业务场景（如产线数据异常排查、系统上线阻力解决）的STAR法则案例
• 突出在ERP/MES系统实施、数据分析或IoT项目中的实习/项目经验
• 展示对制造业业务流程（如生产计划、仓储物流）的理解
• 强调跨部门沟通、需求梳理及解决复杂系统问题的能力
• 提前学习SQL、Python数据分析及主流BI工具（如Tableau、PowerBI）
• 了解MES/ERP系统的基本模块及制造业精益生产基础知识
• 熟悉工业互联网平台及IoT协议（如MQTT、OPC UA）的基本概念

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出个人贡献与业务价值
• 对于业务冲突问题，采用“理解业务痛点 -> 数据/系统排查 -> 制定优化方案 -> 跨部门协同落地”的框架
• 对于系统架构问题，先阐述各系统定位，再说明数据流向与集成逻辑
• 请分享一个你参与过的系统实施或数据分析项目，你在其中解决了什么核心问题？
• 如果生产部门抱怨新上线的MES系统不好用，你会如何排查原因并推动解决？
• 你如何理解制造业数字化转型？MES、ERP、WMS系统之间是如何协同工作的？
• 在设备联网（IoT）项目中，如果遇到数据采集延迟或丢失，你会从哪些方面进行排查？
• 深入了解TCL的智能制造案例及工业互联网平台架构