松下电器
AI应用工程师26届（数据方向）
AI应用工程师26届（数据方向）
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
机器学习
数据挖掘
Scikit-learn
时序分析
异常检测
numpy
工业AI
AI 估算 · 8k–15k
校招岗位，大型日企，薪资在应届生中属中等水平，技能要求较全面，但工业AI方向有发展空间。
职位详情
关于这个职位
该职位是松下电器面向2026届毕业生的AI应用工程师（数据方向），主要参与工业场景的数据挖掘与算法落地，包括设备故障预测、工艺优化等
你将使用Python及数据科学工具，结合Dify平台构建AI智能体，并与业务部门沟通协作
适合对工业AI应用感兴趣、具备机器学习基础的应届生
最低要求
教育程度：本科及以上学历
专业要求：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业
语言能力：CET-4及以上
计算机能力：
① 扎实的编程基础，熟练掌握Python，熟悉常用数据科学工具库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn）
② 理解机器学习经典算法，并具备至少一种至少场景（如预测性维护、异常检测、时序分析）的项目实践或研究经验
③ 具备良好的逻辑分析能力与业务理解意愿，能够将技术问题转化为数据问题
其他：有日语能力者优先
具备良好的逻辑思维能力、沟通表达能力及抗压能力
工作职责
参与数据挖掘项目的全流程，包括生产数据清洗、多源数据融合、特征工程、预测与诊断模型构建
针对典型工业场景（如设备故障预测、工艺参数优化、质量缺陷检测、供应链需求预测等）设计并实现算法解决方案
利用Dify工作流，快速的完成Agent智能体的POC工作
日常项目和服务器层面的运维工作，确保系统稳定运行，满足用户依赖需求
项目落地过程中，与客户各业务部门沟通，梳理业务流程、规划和设计、需求的收集、方案设计、立项、跟进、实施、辅助项目管理
优先资格
有日语能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 松下作为全球知名企业，平台大、资源丰富，能接触真实工业场景
- 职位覆盖数据挖掘全流程，技能积累全面，包括AI、工程、沟通
- 面向应届生，培养体系完善，成长路径清晰
- 工业数据通常噪声大、标注少，模型落地需较强工程与业务能力
- 需要与客户业务部门沟通，对沟通和抗压能力有一定要求
- 部分运维工作可能较琐碎，需兼顾开发与稳定性保障
- 适合对工业AI应用感兴趣、乐于动手解决实际问题，并且具备较好编程和机器学习基础的应届毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 初期从事数据挖掘与模型开发，积累工业AI实战经验
- 中期可向算法专家或技术负责人发展，主导复杂工业AI解决方案
- 长期可转向AI架构、技术管理或深入垂直行业（如智能制造、供应链）
- 负责工业场景的数据清洗、融合与特征工程，构建预测与诊断模型
- 设计并实现设备故障预测、工艺优化等算法解决方案，利用Dify快速搭建AI智能体原型
- 参与项目全流程，包括需求沟通、方案设计、实施部署及日常运维
- 扎实的Python编程能力，熟练使用NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据科学库
- 理解经典机器学习算法，并有预测性维护、异常检测或时序分析的项目经验
- 具备业务理解能力，能将技术问题转化为数据问题，并有效沟通
申请策略
- 提前了解松下在智能制造领域的布局，面试时展现对业务的理解
- 准备一个完整的数据挖掘项目案例，体现从数据到模型的全流程
- 突出相关项目经验，如预测性维护、异常检测等，并详细描述使用的算法和工具
- 强调Python编程和数据处理能力，列出熟悉的库和框架
- 如有日语能力或工业背景，务必提及
- 补充时序分析、异常检测等工业场景常见算法的实践
- 学习Dify或类似低代码AI平台的使用，增强快速原型能力
面试指南
- 针对项目类问题，用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述，重点突出你的贡献和结果
- 技术问题先明确问题本质，然后给出常用方法，并举例说明
- 请介绍一个你做过的时间序列预测或异常检测项目
- 如何处理工业数据中的缺失值和噪声？
- 你用过哪些机器学习模型？请比较决策树与随机森林的优缺点
- 如果项目进度紧张，但模型效果不理想，你会怎么推进？
- 复习经典机器学习算法（特别是树模型、SVM、聚类）和评价指标
- 准备1-2个完整的数据分析或机器学习项目案例，能讲清楚业务背景、技术选型和效果
职位点评
65
综合评分
大平台校招岗，技术成长空间好，但薪资和WLB信息不明确。
更适合这类人
该职位最适合追求技能成长和工业AI落地的应届生，对薪资和WLB要求不高者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资按应届生标准属市场水准，福利未详细提及，大公司稳定性较高，但无明确高薪信号。
薪资信号未披露（AI估算：8K-15K/月）
成长发展
80较高
职位涉及多种技术栈和业务场景，成长空间大，且明确要求项目经验，利于技能积累。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、NumPy、Pandas、Scikit-learn、Dify、机器学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确办公模式与加班情况，大公司通常有固定工作时间，但工业项目可能涉及现场沟通。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
工业AI助力智能制造，社会价值较高，但职位描述未强调使命愿景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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