巴斯夫
Regional Data & AI Engineer, Operations, Asia Pacific Job Details | BASF SE
Regional Data & AI Engineer, Operations, Asia Pacific Job Details | BASF SE
发布于 大约 15 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
信息技术与基础设施
Machine Learning
Mqtt
Sql
Agentic Ai
Etl/Elt
Isa-95
It/Ot Integration
Opc
AI 估算 · 30k–50k
外企资深数据工程师岗位，要求5年以上经验，AI和工业数据技能稀缺，薪资具备竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是巴斯夫涂料事业部亚太区运营数据与AI工程师，负责构建可扩展的数据和AI基础设施，推动智能制造
你将整合生产数据架构，开发AI/ML和Agentic AI解决方案，优化区域制造网络
适合有扎实数据工程背景、熟悉工业系统和AI技术的资深专业人士
最低要求
教育背景：计算机科学、数据工程、数据科学/人工智能或相关科学/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方面的专业经验，最好在全球生产相关环境中
在可扩展数据架构设计方面有经验，并理解数据质量、治理、信息安全与标准化
对生产流程和工业系统环境有深刻理解，具备IT与OT系统集成知识及ISA-95、OPC或MQTT等相关标准
精通数据处理、数据建模和数据分析技术，如Python、SQL、ETL/ELT概念和现代数据平台
熟悉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
出色的沟通和协调能力，能与全球利益相关者合作，团队导向，主动性强，结构化能力强
中英文书面和口语能力优秀
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，确保可扩展性并符合全球标准
IT/OT集成：开发和实施生产相关数据源（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，关注数据质量、可用性和网络安全
数据建模、分析与AI赋能：设计和构建生产数据模型以支持报告、根本原因分析、过程优化以及高级分析和AI应用，为可扩展数据产品奠定基础
技术领导与咨询：向业务部门、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驱动举措的实施
标准与治理：建立并维护区域数据模型、接口、文档和治理标准，确保组织内的一致性、可追溯性、合规性和可复用性
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Agentic AI解决方案开发：推动基于AI-ML和Agentic AI的解决方案的设计、开发和工业化，用于制造运营，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、评估和管理与外部供应商、初创公司和技术提供商的合作，将先进的、制造特定的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
- 全球领先的化工企业，平台大，项目影响范围广，能积累工业数据领域的稀缺经验
- 前沿技术栈（AI、Agentic AI、Databricks），技能保值增值
- 跨文化协作机会，提升国际视野和沟通能力
- 现场办公为主，灵活性较低，且可能需出差至亚太不同工厂
- 技术更新快，需持续学习AI和工业4.0新趋势
- 适合有数据工程背景、对工业制造感兴趣、愿意在跨文化环境中解决复杂技术问题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 涉及多站点协调，沟通成本高，需应对复杂的IT/OT集成挑战
角色解读
- 技术方向：成为数据架构或AI领域的专家，主导全球制造数据平台建设
- 管理方向：晋升为数据团队负责人或区域IT/OT主管，领导跨站点项目
- 业务方向：转向智能制造顾问或数字化经理，推动工厂整体数字化转型
- 设计和实施亚太区涂料生产基地的生产数据架构，确保数据可扩展且符合全球标准
- 集成IT和OT系统，包括传感器、PLC、SCADA、MES等，提升数据质量和可用性
- 开发AI-ML和Agentic AI解决方案，如预测分析和智能过程控制，优化制造运营
- 与全球团队协作，推动数据治理和标准化，并管理外部技术合作伙伴关系
- 精通数据架构、数据建模和ETL/ELT，熟悉Python、SQL和现代数据平台如Databricks
- 深入理解工业系统（IT/OT集成）及相关标准（ISA-95、OPC、MQTT）
- 掌握机器学习技术（决策树、神经网络等）和Agentic AI概念
- 具备出色的沟通和咨询能力，能跨文化协调全球利益相关者
申请策略
- 了解巴斯夫涂料业务和亚太工厂布局，面试中展示对智能制造趋势的见解
- 强调跨部门协作和咨询能力，准备好讲述如何将业务需求转化为技术方案的故事
- 突出数据架构设计经验，特别是大规模、多站点项目，强调可扩展性和标准化成果
- 展示IT/OT集成项目案例，包括使用的标准（ISA-95、OPC）和解决的集成难题
- 强调AI/ML实际应用项目，尤其与制造相关的预测分析或过程优化经历
- 列出使用的技术栈（Python、SQL、Databricks、ML框架）并说明熟练度
- 若缺少工业领域经验，可自学ISA-95、OPC UA等标准，并了解MES/SCADA基础
- 强化Agentic AI知识，了解LangChain、AutoGPT等框架，准备相关项目演示
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出量化成果
- 技术深度：先讲原理，再讲实际应用，最后总结教训，体现批判性思维
- 业务价值：始终连接技术方案与业务收益（如降本、增效、质量提升）
- 请描述你设计过的一个可扩展数据架构，如何处理多站点数据整合？
- 你如何集成IT和OT系统？遇到过哪些挑战及如何解决？
- 请举例一个你用AI/ML解决制造问题的项目，包括模型选择和部署细节
- 如何确保数据质量、治理和安全性？你使用过哪些工具或标准？
- 用英语介绍你对Agentic AI在制造业应用的理解，以及一个潜在用例
职位点评
61
综合评分
外企资深数据AI岗位，前沿技术栈，发展空间大，但现场办公灵活性低。
更适合这类人
适合追求技术前沿和职业成长、能接受现场办公和一定工作压力的资深数据工程师。
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90
工作生活30
使命价值65
薪资福利
60中等
薪资水平在市场中上等，但JD未明确福利细节，补偿性动机满足程度一般。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术和工业数字化转型，成长空间大，发展性动机强烈满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、Machine Learning、Databricks、IT/OT Integration
成长机会Continuous Development
业务类型profit_center
工作生活
30较低
仅现场办公，无弹性工作说明，工作生活平衡度低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
化工行业稳定，智能制造有社会价值，但JD未强调使命感，意义感动机中等。
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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