海尔
生产技术工程师
生产技术工程师
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数字化转型
数字化转型
Ai应用落地
供应链数字化
数字化转型
数据分析
数据治理
智能制造
流程优化
项目管理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
海尔智能制造核心岗，聚焦工业AI与数字化落地，技术成长空间大，但跨部门协同与项目推进挑战较高。
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
2万
与数字化转型中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
5 个在招
市场机会
选择不多
青岛 · 数字化转型 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责制造企业的数字化全流程管理与AI应用落地
你需要统筹数字化项目规划，搭建数据运营体系，并推动AI技术在供应链和工厂制造场景中的实际应用与迭代优化
最低要求
本科以上学历，5年以上制造型企业执行经验
具备设备管理、项目管理、信息化管理等相关工作经验
熟练应用办公软件，较强的沟通协调能力及资源整合能力
工作职责
数字化全流程管理：
根据产业供应链整体业务需求，分层递进，形成数字化长期、中期、短期落地规划，输出项目台账，总体管理项目并推进落地
统一对接集团数字化业务、对智家整体数字化到工厂终端建设进度、结果把控
供应链、工厂制造域数字化落地情况时时诊断，组织工厂、协同产业团队对、业务痛点与流程断点，明确数字化升级需求，推动持续改善
数据驱动运营：
梳理产业全流程指标体系，通过协同IT团队进行数据治理、轻应用开发，搭建数字化看板运营体系，对业务全流程运营分析，赋能业务决策，提升运营效率
各类系统数据的治理、调优，业务在平台上的数据真实有效
终端数字平台/程序使用状态跟踪，闭环
变革推动与应用落地（AI）：
总体牵头搭建AI落地体系（组织、机制、流程、节奏）、应用落地推动全员AI转型
AI培训与推广：通过组织产业内部培训，推动AI新应用/功能在产业内的全员应用
效果反馈与迭代：收集产业内部一线使用问题与反馈，并协同IT团队持续优化解决方案
AI场景规划与效果验证：
通过识别产业在供应链上的业务痛点，提出AI应用场景的目标，并主导业务规则制定，协同AI团队进行模型优化
通过提供业务知识和数据，参与算法模型效果验证来评估AI应用价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托庞大的制造场景，能接触到前沿的工业AI与数字化转型实践，项目经验含金量高
- 平台资源丰富，有利于积累大型供应链与智能制造项目的操盘经验
- 需要频繁跨部门协同，推动全员AI转型和流程变革可能面临较大的沟通阻力与落地难度
- 业务痛点与AI技术的结合需要较深的业务理解，模型效果验证存在不确定性
- 适合具备扎实制造业背景、对AI和数字化有热情，且具备极强跨部门沟通与项目推动能力的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从数字化项目专家向数字化业务负责人或智能制造总监发展
- 也可深耕AI+制造领域，成为工业AI场景规划与落地的行业专家
- 统筹制造供应链的数字化项目规划与落地，搭建数据看板赋能业务决策
- 牵头AI技术在工厂和供应链场景的应用落地，组织培训并推动全员转型
- 识别业务痛点，协同AI团队进行算法模型优化与效果验证
- 具备制造型企业信息化、设备管理及项目管理经验
- 熟悉数据治理与指标体系搭建，能通过数据分析驱动运营
- 理解AI技术应用场景，具备跨部门沟通协调与资源整合能力
申请策略
- 深入了解海尔智家的智能制造战略及互联工厂的数字化现状，面试时结合其实际业务痛点提出自己的见解与落地思路
- 突出在制造型企业主导的数字化或信息化项目经验，特别是从0到1的规划与落地成果
- 强调数据治理、指标体系搭建及通过数据驱动业务效率提升的具体案例
- 展示参与或主导AI新技术在业务场景中落地的经验
- 补充工业AI应用场景（如机器视觉质检、供应链需求预测、智能排产等）的行业知识
- 提升数据分析工具的实操能力以更好地进行数据治理
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务痛点识别-技术方案协同-落地推广-效果验证”的闭环思维
- 在回答变革推动类问题时，强调沟通机制、培训体系和利益对齐
- 请分享一个你主导的制造域数字化或信息化项目，遇到了哪些阻力，如何解决的？
- 在推动全员AI转型或新系统落地时，你如何克服一线员工的抵触情绪？
- 如何评估一个AI应用场景在供应链或工厂中的实际业务价值？
- 请描述你搭建业务指标体系和数据看板的思路与经验
- 提前了解海尔智家的智能制造战略及AI应用案例
- 复习项目管理方法论及数据治理的基础框架，准备具体的数据驱动业务决策的成功案例
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
职位提供具有市场竞争力的薪资，依托上市巨头平台，整体薪酬福利体系较为完善，但JD未明确披露具体薪资细节。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
90较高
岗位核心涉及AI落地与数字化转型，能接触到前沿的工业AI场景与大型供应链数字化项目，技术成长与业务视野拓展空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI应用落地、数据治理、数字化看板、算法模型优化、轻应用开发
成长机会推动全员AI转型、AI培训与推广
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与工时安排，但涉及工厂终端建设与跨部门协同，可能需要频繁深入产线或应对项目节点，WLB情况无法准确判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
推动制造业数字化转型与AI应用，顺应工业4.0和智能制造的行业趋势，具有较高的行业前瞻性与社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动全员AI转型、数字化升级
创新程度积极采用新技术
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