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Regional Data & AI Engineer, Operations, Asia Pacific Job Details | BASF SE
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Regional Data & AI Engineer, Operations, Asia Pacific Job Details | BASF SE

发布于 大约 2 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Etl
It/Ot集成
Sql
制造
工业数据
数据架构
机器学习

AI 估算 · 25k–40k

高级数据工程师，外企大平台，技术要求高，上海薪资偏高，经验5年以上，月薪2.5-4万合理。

职位详情

关于这个职位

该职位负责为巴斯夫涂料业务部在亚太地区的工厂构建可扩展的数据与AI基础设施，涵盖生产数据架构设计、IT/OT系统集成、数据建模与分析，以及AI/ML解决方案的开发与工业化

你将与全球团队合作，推动智能制造和持续优化

最低要求

教育背景：计算机科学、数据工程、数据科学/人工智能或相关技术领域学士学位

工作经验：至少5年数据架构、数据集成、工业数据平台或高级分析领域专业经验，最好是在全球生产环境中
具有设计可扩展数据架构的经验，并理解数据质量、治理、信息安全和标准化
技术及专业知识：
深入了解生产流程和工业系统环境，以及IT/OT系统集成和相关标准（如ISA-95、OPC或MQTT）的扎实知识
熟悉数据处理、数据建模和数据分析，以及Python、SQL、ETL/ELT概念和现代数据平台等技术
了解Databricks平台、Agentic AI、机器学习技术（包括决策树学习、聚类、人工神经网络等）及其优缺点
优秀的沟通和引导能力，与全球利益相关者合作的信心，强烈的团队合作精神，以及高度的主动性和结构化能力
良好的中英文书面和口语能力

工作职责

生产数据架构：定义并实施跨站点的生产和过程数据捕获、集成和提供的目标架构，确保可扩展性和与全球标准的一致性

IT/OT集成：开发和实施针对生产相关数据源（包括传感器、PLC、SCADA、历史数据库、MES、LIMS、质量和ERP系统）的集成标准和概念，重点关注数据质量、可用性和网络安全
数据建模、分析与AI赋能：设计并构建生产数据模型以支持报告、根本原因分析、流程优化以及高级分析和AI应用，为可扩展的数据产品奠定基础
技术领导与咨询：为业务部门、生产站点和项目团队提供技术指导和咨询支持
将业务需求转化为稳健的架构解决方案，并支持数据驱动和AI赋能举措的实施
标准与治理：建立并维护区域内的数据模型、接口、文档和治理标准，确保跨组织的一致性、可追溯性、合规性和可重用性
全球协作与持续发展：与国际站点、专家和利益相关者网络合作
推动并贡献于全球路线图
根据业务和技术发展持续改进生产数据架构
AI与代理AI解决方案开发：推动面向制造运营的基于AI-ML和代理AI的解决方案的设计、开发和工业化，包括预测分析、智能过程控制和决策支持系统
外部创新与合作伙伴关系：识别、评估并管理与外部供应商、初创公司和技术提供商的合作伙伴关系，将先进的、特定于制造的AI和数字解决方案整合到运营生态系统中

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 岗位结合工业数据与AI，技术前沿且应用价值高，技能积累扎实
  • 巴斯夫为全球化工巨头，平台大，项目覆盖亚太，视野广阔
  • 职责包含架构设计与AI开发，技术深度与广度兼具
  • 团队国际化，有机会与全球专家合作，提升跨文化能力
  • 需要同时掌握IT/OT、数据工程和AI，知识面要求广，学习曲线陡峭
  • 跨站点协作可能涉及时差和沟通成本，需较强协调能力
  • 作为个人贡献者，若追求管理路线可能需要等待机会

缺点 / 挑战

  • 适合具有工业数据背景、热爱技术、喜欢挑战复杂系统集成的数据工程师，希望在大型外企中深耕智能制造领域

角色解读

  • 可向高级数据架构师或数据科学负责人发展，领导更大规模的数据与AI项目
  • 横向拓展至全球范围内的数据平台架构或智能制造解决方案领域
  • 在巴斯夫这样的化工巨头中，可转向技术管理或业务数字化创新岗位
  • 设计并实施亚太区工厂的生产数据架构，确保数据可扩展且符合全球标准
  • 集成IT与OT系统，包括传感器、PLC、MES、ERP等，确保数据质量与安全性
  • 构建数据模型以支持高级分析和AI应用，开发预测分析和智能控制解决方案
  • 为业务团队提供技术咨询，推动AI和数字化项目落地
  • 熟练掌握Python、SQL、ETL/ELT及现代数据平台，如Databricks
  • 深入理解工业系统（如SCADA、MES）和IT/OT集成标准（ISA-95、OPC、MQTT）
  • 具备机器学习和AI知识，包括决策树、神经网络、Agentic AI等
  • 优秀的跨团队沟通能力，能协调全球利益相关者

申请策略

  • 仔细阅读职位描述，了解巴斯夫涂料业务部及Surventis的背景，面试中展现对行业数字化的热情
  • 准备一个端到端的数据架构或AI项目故事，突出你如何解决实际业务问题
  • 突出你在数据架构、ETL、数据平台（如Databricks）方面的项目经验
  • 强调IT/OT集成经历，特别是与PLC、SCADA、MES等系统的对接
  • 展示你使用Python和SQL进行数据分析和机器学习的案例
  • 提及任何制造或化工行业相关的数据项目，体现行业理解
  • 如果尚不熟悉，可以学习Databricks平台和Agentic AI概念
  • 补充ISA-95、OPC UA等工业通信协议的知识

面试指南

  • 回答问题使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
  • 对于技术问题，先阐述核心概念，再结合具体项目说明应用与权衡
  • 展现系统性思维，说明你的决策如何影响整体架构和业务价值
  • 请描述你设计或实施过的数据架构，如何确保可扩展性和数据质量？
  • 你如何集成IT和OT系统？遇到过哪些挑战？
  • 请举例你使用机器学习解决生产问题的项目，模型选择及效果如何？
  • 你如何与全球团队协作？如何处理技术分歧？
  • 你了解哪些工业数据标准（ISA-95、OPC）？它们在实际项目中如何应用？

职位点评

72
综合评分

巴斯夫亚太区数据与AI工程师，前沿技术栈、稳定平台、现场办公、发展空间大。

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。

更适合这类人
该职位最适合注重技能成长与前沿技术、愿意在成熟外企中深耕数据与AI的求职者，对生活工作平衡要求不高可接受现场办公。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70

薪资福利

75中等

巴斯夫作为化工巨头，薪资福利规范，但JD未明确薪资，且地点上海，成本较高；属于稳定外企，福利较完善。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）

成长发展

85较高

职位涉及最新技术（AI、Agentic AI、Databricks），且有全球协作机会，但未明确提及晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、ETL、Databricks、Agentic AI、机器学习
成长机会全球协作、持续发展
业务类型ambiguous

工作生活

50较低

JD明确为现场办公，无远程选项，上海通勤压力大；未提及WLB信息，可能有一定工作强度。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

70中等

化工行业属于成熟稳定行业，但智能制造/数字化转型有积极社会意义；角色偏向内部效率提升。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号智能制造、持续优化
创新程度积极采用新技术

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