AI projects in IE

优缺点分析

角色解读

• 从工业自动化数据采集开始，逐步深入工业数字化领域
• 可向工业物联网解决方案工程师或数据工程师方向发展
• 积累汽车行业经验，未来可转岗至智能制造或AI应用相关职位
• 协助工程师开发西门子PLC的通信接口，实现数据采集
• 使用Python对工业现场数据进行清洗、预处理和分析
• 参与搭建基于MQTT协议的物联网数据通信架构
• 撰写技术文档并协助系统测试
• 掌握西门子S7系列PLC及TIA Portal编程环境
• 熟练使用Python进行数据处理和脚本编写
• 了解MQTT等工业物联网协议和TCP/IP网络通信
• 具备基本的JSON数据处理能力和英语读写能力

申请策略

• 关注德科斯米尔在沈阳的工厂规模及业务方向，面试时展现对工业数字化的热情
• 如有可能，提前阅读工业物联网相关白皮书或案例，增加面试深度
• 突出PLC相关项目经验，如使用TIA Portal编程或数据采集
• 强调Python数据处理能力，如Pandas、NumPy等库的使用
• 展示对MQTT、TCP/IP等网络协议的理解（课程或实验项目）
• 提前学习西门子S7-1200/1500的基础编程和TIA Portal操作
• 练习使用Python进行数据清洗和基础分析（可参考Kaggle数据集）
• 了解MQTT协议的基本原理，尝试搭建简单的MQTT通信示例

面试指南

• 技术类问题：先解释核心概念，再举例说明应用场景，最后提及其优缺点
• 项目经验类：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
• 动机类：结合自身学习和实践经历，表达对工业自动化的热情和长期发展意愿
• 请简述西门子S7-1200 PLC的通信方式有哪些？
• 描述一个你使用Python进行数据清洗的经历
• MQTT协议相比HTTP在工业场景中的优势是什么？
• TCP/IP协议栈中，数据从应用层到物理层是如何封装的？
• 为什么对工业数字化感兴趣？你有哪些相关项目经验？