上海电气
IT开发（AI应用算法工程师）(27届校招）
IT开发（AI应用算法工程师）(27届校招）
发布于 8 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai算法
Mes
Sap
工业数据分析
强化学习
机器学习
深度学习
特征工程
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
电机制造AI算法校招岗，前沿技术加真实产线落地，成长性强、薪酬未披露。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.7万
比AI算法中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
15 个在招
市场机会
选择不多
上海 · AI算法 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
上海电气电机业务的校招AI应用算法工程师岗，面向离散制造场景开发生产排程、故障预测、质量检测等AI算法模型，处理工业多源数据并推动模型与MES、SAP等系统集成落地
适合想把AI做进真实工厂的应届生
工作职责
AI算法开发与落地：针对离散制造场景（如生产排程优化、设备故障预测、质量检测、供应链管理等），设计并开发AI算法模型（深度学习、机器学习、强化学习等），推动算法在业务中的实际应用，参与从需求分析、数据清洗、特征工程、模型训练到工程化部署的全流程
工业数据分析与建模：处理设备传感器数据、生产日志、工艺参数等工业多源异构数据，构建高可用数据集，结合机理模型与数据驱动方法，开发可解释性强、适用电机业务的工业AI模型
跨部门协作与技术赋能：与生产、工艺、设备等部门合作，挖掘AI应用场景，输出解决方案，推动AI模型与MES、SAP、设备采集等工业系统的集成，确保算法在实际环境中的稳定运行
前沿技术研究：跟踪AI在电机制造业的前沿技术，探索创新应用方向
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI+制造是明确的产业数字化方向，算法落地经验稀缺且溢价高
- 岗位覆盖需求分析到工程化部署全流程，端到端能力训练完整
- 接触MES、SAP与设备数据体系，工业数据功底是长期资产
- 工业数据质量参差、标注稀缺，模型落地周期长、见效慢
- 需同时精通算法与制造工艺语境，学习曲线陡
- 生产现场的系统集成与稳定运行要求响应及时，节奏受产线约束
- 适合算法功底扎实、对制造业有热情、愿意下车间理解业务的技术型应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从应用算法工程师做起，跑通多个制造场景模型落地后成为工业AI方向骨干
- 可向AI项目经理、智能制造算法专家或数字化业务负责人发展
- 机理+数据的复合背景也可转向工业数据科学深耕
- 针对生产排程、故障预测、质量检测等离散制造场景开发深度学习、机器学习、强化学习算法并推动落地
- 处理传感器、生产日志、工艺参数等多源异构工业数据，构建数据集与工业AI模型
- 与生产、工艺、设备部门协作挖掘场景，推动模型与MES、SAP、设备采集系统集成
- 跟踪AI在电机制造业的前沿技术并探索创新应用
- 扎实的机器学习/深度学习算法功底，了解强化学习
- 数据清洗、特征工程到模型部署的完整工程能力
- 熟悉MES、SAP等工业系统接口逻辑者更容易上手
- 跨部门沟通能力，能把业务问题翻译成算法问题
申请策略
- 面试前了解电机制造的主要工序与痛点场景
- 准备一个算法从建模到部署的完整案例，突出业务价值
- 突出机器学习/深度学习项目与竞赛成绩，最好有落地部署环节
- 展示处理时序数据、传感器数据等工业类数据的经历
- 体现Python工程化能力与对MES等工业系统的了解
- 补充工业场景常用模型（排程优化、预测性维护、视觉质检）的方法论
- 了解MES、SAP的数据流与接口基础
- 学习可解释AI与时序建模的最新进展
面试指南
- 技术类问题按场景-数据-模型-验证-部署的闭环作答
- 工程类问题强调数据治理、监控与迭代机制
- 尽量结合自己做过的真实项目与量化结果
- 如何用机器学习做设备故障预测，数据怎么构建
- 生产排程优化的算法思路有哪些
- 工业数据质量差时你怎么处理
- 模型部署到产线后如何保证稳定运行
- 深度学习模型在质量检测中的落地难点是什么
职位点评
薪资福利65
成长发展82
工作生活50
使命价值68
薪资福利
65中等
JD未披露薪资与福利，但算法类岗位市场薪酬水平较高，具体需面试确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.4千–2.0万/月）
成长发展
82较高
AI算法端到端落地加工业场景赋能，技术成长曲线陡峭且方向稀缺，JD明确鼓励前沿探索。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈深度学习、强化学习、工业AI、MES、SAP
业务类型cost_center
工作生活
50较低
算法部署需保障产线系统稳定运行，可能随生产节奏响应问题，JD未提及办公模式安排。
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
68中等
AI与制造业深度融合是产业升级的重要方向，岗位价值兼具技术与社会意义。
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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