数字化产品工程师

优缺点分析

角色解读

• 向数字化产品专家或技术架构师发展，主导工厂级解决方案
• 向AI/数据科学方向深化，成为工业AI领域的专家
• 向项目管理或团队管理转型，带领团队推动数字工厂项目
• 设计和开发数字工厂的解决方案，涵盖数据、AI和自动化技术
• 支持AI/数据项目的全流程实施，包括数据处理、模型部署和系统集成
• 连接MES、IoT等工业系统，开发数据管道和应用接口
• 使用AI辅助开发工具提升效率，并探索Agent、Copilot等新型开发模式
• 熟练掌握至少一种编程语言（Java/C#/Python），具备实际项目开发经验
• 掌握SQL和数据库基础知识，了解常见数据库系统
• 理解数据结构、算法和计算机基础（网络、操作系统）
• 熟悉Prompt Engineering，会用AI辅助开发工具，了解工业通信协议优先

申请策略

• 关注联合利华数字工厂的公开信息，展现对制造业数字化的热情
• 准备一个自己主导的端到端数据/AI项目案例，能够清晰阐述业务价值和技术实现
• 突出数据或AI相关项目经验，尤其是实际落地的案例
• 强调编程能力，列出掌握的编程语言和项目成果
• 展示对工业系统的了解，如MES、IoT、工业协议等
• 体现使用AI辅助开发工具的经验，如Copilot、Claude等
• 补充工业通信协议（OPC UA、Modbus、MQTT）的基础知识
• 学习Prompt Engineering和主流AI工具的高级用法

面试指南

• 对项目类问题，采用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出技术难点和你的贡献
• 对技术概念类问题，先定义概念，再结合实际应用场景阐述，展现理解深度
• 对开放性问题，展示结构化思维：列出可能原因，按优先级检查，并给出解决方案
• 请描述一个你参与过的数据或AI项目，你是如何处理数据并部署模型的？
• 你如何选择编程语言和数据库来满足工业场景的需求？
• 解释OPC UA和Modbus的区别，以及它们在工业系统中的作用
• 你如何利用AI辅助开发工具提升效率？举例说明
• 如果系统集成过程中出现数据不一致，你会如何排查？