西部数据
Automation Engineer, Manufacturing
Automation Engineer, Manufacturing
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自动化控制
自动化控制
C语言
Opencv
Plc
机器学习
机器视觉
深度学习
自动化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
跨国企业前沿AI+智能制造岗，技术成长空间大、薪资竞争力强，但需深入产线现场，WLB相对受限。
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
2.8万
比自动化控制中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
52 个在招
市场机会
选择不多
深圳 · 自动化控制 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将AI技术与自动化设备/系统集成，利用机器学习构建智能制造系统
你需要参与AI模型在自动化场景中的落地，包括需求分析、模型选择、算法部署与调试，并与机械和软件团队协作解决现场技术问题
最低要求
自动化与电子信息工程或相关专业硕士及以上学历
熟悉AI技术，具备机器学习/深度学习框架的实操经验，能够独立完成模型训练和部署
熟练掌握Python/C++编程
具备较强的逻辑思维、分析和问题解决能力
具备优秀的英语写作、口语和演讲能力
工作职责
负责自动化设备/系统与AI技术的集成和开发，利用机器学习构建智能制造系统，实现设备协同和智能调度
参与AI模型（如深度学习、强化学习）在自动化场景中的实施，包括需求分析、模型选择、算法部署和调试
与机械和软件团队协作，推动AI+自动化解决方案的测试、上线和维护，并解决现场技术问题
跟踪自动化和AI领域的最新技术（如工业大模型、边缘AI），探索其在业务场景中的潜在应用
协助编写技术文档和项目报告，支持知识共享和解决方案部署
优先资格
具备机器视觉（如OpenCV应用）的项目经验
具备C语言编程及PLC/软件集成经验（如三菱/欧姆龙）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与智能制造的前沿交叉领域，技术栈新颖，能够积累极具竞争力的复合型工程经验
- 依托跨国巨头的全球化平台和结构化培训体系，职业发展空间广阔，有利于向技术专家转型
- 需要同时掌握AI算法与底层自动化控制（PLC/C语言），技术跨度大，学习曲线较陡峭
- 适合具备自动化或电子工程背景，同时对AI算法有浓厚兴趣，且愿意深入制造现场解决复杂工程问题的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 涉及现场技术支持与设备调试，可能需要频繁深入产线，工作节奏和压力相对较大
角色解读
- 在AI与智能制造交叉领域深耕，从自动化工程师成长为AI+智能制造的技术专家
- 依托全球化平台，参与前沿工业大模型和边缘AI项目，拓宽技术视野与工程落地能力
- 将AI技术（如机器学习、深度学习）与自动化设备集成，构建智能制造系统，实现设备协同与智能调度
- 负责AI模型在自动化场景中的落地，包括需求分析、模型选择、算法部署及现场调试
- 跨部门协作，推动AI+自动化方案的测试、上线与日常维护，解决产线现场的技术难题
- 扎实的编程能力，精通Python/C++，并具备C语言及PLC（如三菱/欧姆龙）集成经验
- 熟练掌握机器学习/深度学习框架，能独立完成模型训练与部署，了解机器视觉（OpenCV）者优先
- 具备优秀的英语沟通能力，能够阅读英文技术文档并进行跨文化团队协作
申请策略
- 在简历和面试中展现出对智能制造的深刻理解，以及跨学科（机械、软件、算法）协作的沟通能力
- 重点突出AI模型（深度学习/强化学习）在工业或自动化场景中的实际落地项目经验
- 详细展示Python/C++编程能力，以及与PLC、机器视觉（OpenCV）相关的软硬件集成经验
- 提前复习并实操PLC编程（如三菱/欧姆龙）与C语言底层控制，弥补纯算法工程师在硬件控制上的短板
- 了解工业大模型和边缘AI在制造业的最新应用案例，为面试中的技术探索问题做准备
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂软硬件结合环境下的问题解决思路
- 回答技术问题时，先阐述理论原理，再结合具体工业场景说明工程落地时的权衡（如实时性、准确率、算力）
- 请分享一个你将深度学习或强化学习模型成功部署到自动化设备或产线中的项目经历
- 在AI模型部署过程中，如何解决算法算力需求与现场边缘设备资源受限之间的矛盾？
- 当AI算法的预测结果与PLC实际控制逻辑发生冲突时，你通常如何排查和解决问题？
- 请描述一次你与机械或软件团队跨部门协作，解决现场突发技术难题的经历
- 复习机器学习/深度学习的基础理论，并准备1-2个自己主导的AI+自动化项目的详细技术细节
- 了解西部数据在存储制造和AI数据中心基础设施方面的最新业务动态，结合公司业务思考AI的应用场景
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
跨国企业通常提供具有市场竞争力的薪酬福利，硕士学历及AI复合技能要求支撑了较高的薪资起点。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
JD明确提及结构化培训、导师制以及全球化平台的职业发展机会，技术栈处于AI与制造前沿。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Python、C++、PLC、OpenCV、Edge AI
成长机会Structured training and mentorship、Career development opportunities on a global platform
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
岗位涉及现场技术支持和设备调试，需深入产线，工作灵活性和WLB可能受限，但企业通常有规范的休假制度。
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
85较高
参与构建AI数据经济的基础设施，推动智能制造和AI技术落地，具有较高的行业前景和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号building the infrastructure behind the AI-driven data economy、shape the future of data
创新程度积极采用新技术
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