海尔
学术带头人-工业世界模型专家
学术带头人-工业世界模型专家
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
因果推理
团队管理
工业大模型
强化学习
数字孪生
智能制造
知识图谱
科研项目管理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿工业AI学术带头人岗位，技术成长与产业价值突出，WLB信息不明确。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
11.5万
比人工智能中位数高
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 740 个在招 · 其中人工智能 15 个
市场机会
选择适中
青岛 · 人工智能 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位是海尔工业AI方向的学术带头人，负责统揽工业世界模型技术路线、凝练关键科学问题，并指导核心方向攻关
你需要把控平台架构、推动跨方向协同与产业落地，同时牵头国家级项目、学术产出和团队建设
最低要求
博士，计算机科学、人工智能、控制科学、系统工程、工业工程或相关专业
职称：教授、研究员或同等高级职称
年以上工业AI/智能制造领域研究经验
主持或核心参与过国家级科研项目（国家重点研发计划、自然科学基金重点/重大项目、科技创新2030等）
有工业世界模型、数字孪生、因果推理或工业大模型方向的系统性研究成果
核心技能：① 在工业世界模型（Industrial World Model）方向有深入理解，掌握知识-机理融合的状态表征与推演建模方法，能提出面向制造业的世界模型技术路线
② 精通或深入掌握因果推理理论（Pearl因果框架、结构因果模型SCM、do-calculus、反事实推理），并能将因果方法应用于工业场景的根因分析与工艺优化
③ 具备将知识驱动（本体/图谱/规则）与数据驱动（深度学习/大模型/强化学习）融合的建模能力，能设计知识-机理双驱动的混合推演架构
④ 具备战略级科研规划能力，能研判工业AI与工业世界模型的国际前沿趋势，凝练关键科学问题，制定中长期研究路线图
⑤ 具备高水平学术写作与表达能力，能主导撰写国家级项目申报书（重点研发计划/基金重大类等）、组织高水平论文（Nature/Science子刊、NeurIPS/ICML/AAAI/IEEE TPAMI等）和标准产出
领域知识：① 熟悉智能制造全栈技术体系：智能工厂、数字孪生、工业物联网、柔性制造
② 了解大规模个性化定制的业务逻辑与技术挑战
③ 了解国际工业AI标准化进展（ISO/IEC JTC 1 SC 42、IEC SyC SM、IEEE P2805等）
④ 了解工业大模型、具身智能等新兴方向与工业世界模型的交叉融合趋势
成果要求：① 近5年以第一作者/通讯作者在顶刊顶会发表高水平论文10篇以上
② 主持过国家级科研项目至少1项
③ 有国际标准、国家标准或行业标准牵头/参与经历者优先
④ 有发明专利授权，或有成果转化/产业化落地案例者优先
团队管理：具备指导博士/硕士研究生的经验与能力
能组建并带领5人以上核心研究团队
有跨单位、跨学科协作经验
素质要求：具备学术领军气质与战略视野，能代表实验室参与国际学术交流与项目答辩
善于将基础研究与产业需求相结合
具备强烈的使命感与长期主义精神，愿意投身工业AI这一长周期赛道
工作职责
技术路线总揽与科学问题凝练
核心研究方向攻关指导
平台架构与技术体系把控
跨方向协同与系统集成
场景验证与产业落地
国家级项目与学术产出
团队建设与人才培养
优先资格
有国际标准、国家标准或行业标准牵头/参与经历者优先
有发明专利授权，或有成果转化/产业化落地案例者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 方向前沿：工业世界模型、因果推理、工业大模型交叉，技术含量高
- 场景丰富：大型制造企业可提供智能工厂、数字孪生、个性化定制等落地场景
- 学术与产业双通道：论文、标准、国家级项目与成果转化并重
- 团队建设空间明确：可组建并带领核心研究团队，培养博士/硕士人才
- 门槛极高：博士、高级职称、多年工业AI经验、顶刊顶会与国家级项目缺一不可
- 跨学科整合难度大：知识驱动与数据驱动、机理与AI融合需要系统架构能力
- 长周期攻关：JD强调长期主义，学术产出与产业落地需要平衡
- 适合已有高级职称和国家级项目经验、希望在工业AI前沿担任学术带头人的资深研究者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从学术带头人成长为实验室/研究院负责人或企业首席科学家
- 在工业AI、世界模型、数字孪生方向积累国际影响力，牵头国家级/国际标准
- 向跨学科研发管理、产业转化负责人等复合型方向发展
- 负责工业世界模型技术路线总揽，凝练关键科学问题并制定中长期研究路线图
- 指导核心研究方向攻关，把控平台架构与技术体系，推动跨方向协同和系统集成
- 组织场景验证与产业落地，牵头国家级项目申报、学术论文与标准产出
- 组建并带领5人以上核心研究团队，指导博士/硕士研究生并培养人才
- 深入理解工业世界模型、知识-机理融合建模、数字孪生与智能制造全栈技术
- 精通因果推理理论（Pearl框架、SCM、do-calculus、反事实推理），并能用于工业根因分析与工艺优化
- 具备知识驱动与数据驱动融合建模能力，熟悉工业大模型、知识图谱、强化学习等
- 具备战略级科研规划、国家级项目申报、顶刊顶会论文与标准产出、团队管理能力
申请策略
- 关注海尔在智能制造、工业互联网、卡奥斯平台及大规模个性化定制方面的业务布局，准备结合场景的技术路线
- 面试中突出战略视野、学术领军气质和长期投入工业AI的意愿
- 突出工业世界模型/数字孪生/因果推理方向的系统性成果与技术路线设计能力
- 量化国家级项目主持或核心参与经历，列明项目级别、角色和成果
- 展示近5年第一/通讯作者顶刊顶会论文、标准、专利和产业化落地案例
- 体现团队管理、博士/硕士指导、跨单位跨学科协作经验
- 梳理并强化因果推理在工业根因分析、工艺优化中的完整案例
- 补充知识图谱/本体/规则与工业大模型/强化学习融合的架构经验
面试指南
- 技术路线题用“问题-方法-架构-验证-落地”框架回答，先讲科学问题再讲技术方案
- 项目经历用STAR法则：背景、目标、你的角色、关键方法、成果与影响
- 管理题强调目标拆解、人才梯队、跨团队协同和学术产出机制
- 请描述你理解的工业世界模型，以及面向制造业的技术路线？
- 如何将因果推理应用于工业根因分析和工艺优化？请举例说明
- 知识驱动与数据驱动如何融合？你会如何设计混合推演架构？
- 你主持过哪些国家级项目？如何规划下一个国家级项目申报？
- 你如何组建并带领5人以上跨学科研究团队？
职位点评
薪资福利65
成长发展92
工作生活60
使命价值88
薪资福利
65中等
JD未披露薪资与福利，但岗位层级高、承担国家级项目与团队管理，补偿性动机需在面试中重点确认。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–15.0万/月）
成长发展
92较高
岗位处于工业世界模型、因果推理与工业大模型前沿，且明确涉及国家级项目、学术产出和团队建设，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈工业世界模型、因果推理、结构因果模型、do-calculus、数字孪生、工业大模型、知识图谱、强化学习、具身智能
成长机会技术路线总揽与科学问题凝练、核心研究方向攻关指导、平台架构与技术体系把控、国家级项目与学术产出、团队建设与人才培养、国际学术交流
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，仅强调长期主义；现场协作与工作节奏需面试确认。
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
88较高
工业世界模型与智能制造属于产业升级方向，岗位承担国家级项目、学术产出和产业落地，意义感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号使命感、长期主义精神、工业AI这一长周期赛道、产业需求、国家级项目、人才培养
创新程度开拓性创新（行业首创）
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