日立能源
Research Scientist in Industrial Engineering / analytics-driven manufacturing optimization – Beijing, China
Research Scientist in Industrial Engineering / analytics-driven manufacturing optimization – Beijing, China
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公工业工程
工业工程
Matlab
工业工程
数学规划
数据分析
智能制造
机器学习
研发
统计建模
过程优化
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
高门槛研发岗，技术前沿、福利完善，但需接受国际出差，薪资面议。
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
4万
比工业工程中位数高
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 170 个在招
市场机会
选择不多
北京 · 工业工程 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一份日立能源研发中心的研究科学家职位，专注于工业工程与数据驱动的制造优化
你将负责分析生产线数据、建模生产过程、开发优化算法，以提升生产效率和产品质量
该职位要求博士学历或硕士加多年研究经验，适合具备扎实数理基础和机器学习应用能力的应用型研究者
最低要求
工业工程、机械工程、数据科学、化学工程、控制科学与工程、智能制造、电气工程等相关专业博士（或硕士加3年以上研究经验）
在以下一个或多个领域具备较强能力：数据分析、过程优化、状态监测、根因分析、AI/机器学习应用等
熟悉Python和Matlab等数据分析工具，精通数学规划算法、统计分析方法及工业数据处理技术
优秀的创新能力和应用导向研究能力
扎实的理论基础，在知名期刊/学报上发表过论文
自我驱动、好奇心强、学习新技术能力强
英语口语和写作流利
具备团队合作精神，沟通和人际交往能力强
能够出国出差，包括按要求进行短期岗位轮换
工作职责
分析生产线的生产数据和设备状态信息，应用数据挖掘技术（包括统计分析和机器学习），提取影响生产效率和质量的关健数据特征
通过生产过程建模、数据分析、优化算法设计和数学规划，开发生产过程优化解决方案，以提高生产效率和生产线产能
开发生产过程诊断模型，识别潜在质量问题，并通过工艺参数调整、生产流程改进和面向制造的设计改进，制定提高产品质量的解决方案
与高压产品、材料和多物理场领域的专家合作，推动生产质量和效率优化项目
负责确保遵守适用的内外部法规、程序和指南
践行日立能源的核心价值观——安全与诚信，对自己的行为负责，同时关心同事和业务
优先资格
在以下一个或多个领域具备专业知识者优先：生产线的质量管理体系或运营优化方法论、生产质量改进、制造技术及其应用等
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球知名的能源技术巨头研发团队，接触工业制造与数据科学交叉的前沿领域
- 工作内容兼具理论深度与应用价值，涉及机器学习、优化算法与工业场景的深度结合
- 公司提供完善的福利体系，包括30天带薪年假、补充养老金、医疗保险和弹性工作安排
- 有机会与多学科专家协作，并参与国际项目，职业发展空间广阔
- 岗位要求极高，需具备博士学历和扎实的论文发表记录，竞争门槛高
- 研究导向的工作需要较强的自我驱动力和长期专注，成果转化周期可能较长
- 需要频繁国际出差和短期轮岗，对工作生活平衡有一定影响
- 适合拥有博士或资深硕士背景，热爱应用型研究，希望在工业制造与数据科学交叉领域深耕，并具备较强国际流动性的研究者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在日立能源研究院内部，可向高级研究科学家或首席科学家方向发展，主导更大规模的研究项目
- 积累的制造优化经验可向工业4.0、智能制造咨询或工厂数字化管理方向转型
- 有机会通过短期国际轮岗，接触全球研发网络，拓展国际视野和跨文化协作能力
- 分析生产线数据与设备状态，运用统计分析和机器学习提取影响生产效率与质量的关键特征
- 通过生产过程建模、优化算法设计与数学规划，开发提升生产效率和产能的解决方案
- 开发生产过程诊断模型，识别质量问题，并通过工艺参数调整和流程改进提升产品质量
- 与高压产品、材料、多物理场专家协作，推动生产质量与效率优化项目，并确保符合内外部法规
- 扎实的工业工程、机械工程或相关领域理论基础，博士学历或硕士加多年研究经验
- 精通Python和Matlab等数据分析工具，熟练运用数学规划算法、统计分析和工业数据处理技术
- 具备机器学习、过程优化、状态监测或根因分析等领域的实际应用能力
- 优秀的英语沟通能力、团队协作能力和创新研究能力，能适应国际出差
申请策略
- 提前了解日立能源的研发方向和近期在智能制造领域的布局，在面试中展现对公司的认同
- 主动联系招聘联系人Alice Zhao，表达对岗位的兴趣并咨询更多细节，展现积极态度
- 突出博士或硕士阶段的研究课题，尤其是与生产优化、数据分析、机器学习相关的项目
- 详细列出在知名期刊发表的论文，并说明研究方法的创新性和实际应用价值
- 强调Python、Matlab等工具的熟练程度，以及数学规划、统计建模的具体项目经验
- 展示跨团队协作和国际化项目经历，体现沟通能力和适应能力
- 复习并强化数学规划（如线性规划、整数规划）和优化算法的理论基础与实现
- 补充学习工业制造流程和质量管理体系（如六西格玛、精益生产）相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题，突出个人贡献和量化成果
- 对于技术问题，先阐述方法论和工具选择理由，再结合具体案例说明实施步骤和效果
- 对于协作类问题，强调沟通策略、冲突解决和共同目标达成，体现团队意识
- 请介绍一个你主导的生产过程优化或数据分析项目，遇到了哪些挑战，如何解决？
- 你如何将机器学习模型应用于工业生产线数据？请举例说明特征工程和模型选择的过程
- 面对生产数据质量差或缺失的情况，你会如何处理？
- 你如何与不同背景的工程师（如机械、电气）协作推进跨学科项目？
- 你对日立能源的研发方向有何了解？你认为工业4.0对制造业的核心影响是什么？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
该职位提供有竞争力的福利计划，包括30天带薪年假、补充养老金、医疗保险等，但具体薪资未披露，需面议。
薪资信号面议 (3千–5万/月)
福利待遇Up to 30 days full paid leaves per year、Flexible Benefit program (Supplementary Pensions included)、Medical Insurance(outpatient and inpatient)、Long service awards、Flexible Working(subject to role)
成长发展
85较高
该岗位属于前沿的智能制造与数据科学交叉领域，技术含量高，且公司提供国际轮岗机会，对个人成长和技能提升有显著帮助。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈data mining、machine learning、process optimization、mathematical programming、Python、Matlab
成长机会short-term job rotation
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
公司提供弹性工作安排，但岗位要求国际出差和短期轮岗，可能对工作生活平衡造成一定影响。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Flexible Working(subject to role)
使命价值
80较高
该职位致力于通过数据驱动优化提升制造业生产效率和产品质量，具有明确的工业应用价值，符合可持续发展和社会进步的方向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号Living Hitachi Energy's core values safety and integrity
创新程度积极采用新技术
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