默克生命科学
Digitalization & Automation Engineer
Digitalization & Automation Engineer
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
Kaohsiung, Kaohsiung, Taiwan
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
生产制造
工业4.0
数据分析
物联网
自动化系统
过程控制
Bpcs
DCS
PLC
SCADA
薪资面议
暂无薪资依据说明。
职位详情
关于这个职位
这是一个数字化与自动化工程师职位，主要负责为制造工厂设计、配置和实施过程控制系统（如BPCS、SIS、PLC、SCADA）
你将与工程和生产团队合作，开发数字化解决方案以优化生产流程，并利用工业4.0技术、物联网传感器和数据分析来推动工厂的数字化转型和效率提升
最低要求
电气工程、计算机科学或相关工程领域的学士或更高学位
至少3年在DCS/PLC/SCADA设计和实施方面的相关经验，最好是在石油和天然气、化工或制药等过程工业
对工业4.0技术、物联网集成、云计算和数据分析有深刻理解
熟练掌握控制系统设计软件和编程语言，具备较强的分析和解决问题的能力，以及有效的沟通能力
工作职责
系统设计：为制造工厂过程控制设计、配置和实施基本过程控制系统（BPCS）、安全仪表系统（SIS）、PLC和SCADA
数字化提升：与工程和生产团队合作，设计和开发数字化解决方案，以改进生产流程、减少停机时间并提升整体工厂性能
通过部署工业4.0技术、物联网传感器、数据分析和基于云的解决方案来领导数字化工作，以增强运营洞察和决策能力
数据素养：监控和分析来自自动化系统的数据，以识别改进领域并实施适当的解决方案
故障排除：排除和解决自动化及控制系统问题，必要时与供应商和其他团队协调，以确保对运营的干扰最小化
文档编制：开发并维护与自动化系统、数字化解决方案和项目交付物相关的技术文档
协作：与多学科团队（包括工艺工程师、仪表工程师和生产团队）紧密合作，以优化系统性能
优先资格
有数据分析和编程经验者优先
具备良好的英语沟通能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：默克是生命科学和电子科技领域的全球领先企业，能提供接触前沿技术和大型复杂项目的机会，平台背书强
- 技能复合性：岗位结合了传统工业自动化和新兴数字化技术（IoT、数据分析），有助于构建稀缺且高价值的技能组合，不易被替代
- 行业前景：化工、制药等过程工业的数字化转型是确定性的趋势，岗位处于行业升级的核心环节，职业发展空间大
- 技术复杂度高：需要同时精通OT（运营技术）和IT（信息技术），并能在实际工业环境中融合应用，学习曲线陡峭
- 适合具备扎实自动化工程背景，同时对数字化转型充满热情，喜欢解决复杂实际问题，并能在跨团队环境中有效工作的工程师
缺点 / 挑战
- 责任与压力大：系统故障可能直接导致生产线停产，需要具备极强的责任心、应急处理能力和抗压能力
- 跨部门协调：项目推进需要与工艺、生产、IT等多个部门紧密协作，沟通成本和推动难度可能较高
角色解读
- 技术专家路径：深耕自动化与数字化技术，成为公司内部或行业内的资深系统架构师或解决方案专家
- 管理路径：积累项目经验后，可向项目经理、技术团队负责人或工厂运营管理方向发展，负责更大范围的数字化转型项目
- 行业拓展：在化工、制药等高壁垒过程工业积累的经验，是进入其他高端制造业或咨询领域的宝贵资本
- 负责工厂核心控制系统的设计与实施，包括BPCS、SIS、PLC和SCADA，确保生产过程的稳定与安全
- 主导数字化项目，通过引入物联网传感器、数据分析和云平台，将传统工厂升级为智能工厂，提升运营效率和决策水平
- 作为技术专家，负责自动化系统的日常监控、数据分析和故障排除，保障生产线的连续高效运行
- 核心是掌握工业自动化技术栈，包括DCS/PLC/SCADA等控制系统的设计、配置和编程能力
- 需要具备数字化转型的知识，理解工业4.0、物联网、云计算和数据分析如何应用于实际生产场景
- 必须具备扎实的工程问题解决能力和跨部门沟通协作能力，以推动技术方案落地并解决现场问题
申请策略
- 深入了解默克生命科学及电子科技业务的具体产品和解决方案，在申请和面试中展现出你对公司业务和技术方向的理解
- 仔细阅读职位描述中关于公司文化和价值观的部分（如好奇心、包容性、推动人类进步），在沟通中适当呼应，展示文化契合度
- 重点突出在DCS/PLC/SCADA等具体控制系统上的项目经验，详细描述你在设计、实施或故障排除中的角色和成果
- 展示任何与数字化、工业4.0相关的项目经历，即使是小规模的试点项目，也要说明你应用了哪些技术（如IoT、数据分析）解决了什么问题
- 强调你在过程工业（化工、制药、油气等）的背景，这是该职位的显著偏好，证明你理解行业特性和要求
- 如果有数据分析和编程（如Python用于数据处理）的经验，务必单独列出，这是重要的加分项
- 如果对工业4.0或云计算概念不熟，可以快速学习相关框架和案例，了解主流云平台（如AWS IoT, Azure IoT）在工业场景的应用
- 加强数据分析和可视化技能，学习使用Python（Pandas, Matplotlib）或类似工具处理和分析时序数据，这对面试中的技术讨论很有帮助
面试指南
- 对于技术问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来组织答案，重点突出你的技术动作、决策逻辑和最终的业务影响（如提升效率、减少停机）
- 对于场景题（如故障处理），可以按照“快速响应稳定现场 -> 系统性排查定位根因 -> 实施修复并验证 -> 总结预防”的逻辑框架来回答，体现系统性和专业性
- 在回答中自然地融入你对行业（过程安全、连续生产）、公司业务以及团队协作的理解，展示你的综合素养
- 请详细描述一个你参与过的DCS或PLC控制系统设计或升级项目，你在其中承担的具体职责和遇到的挑战
- 你如何理解工业4.0在本岗位（化工/制药工厂）的具体应用？请举例说明你可能推进的一个数字化改进方案
- 当生产线的一个关键控制系统出现突发故障导致停工时，你的排查思路和应急处理流程是怎样的？
- 请分享一次你需要与工艺工程师或生产团队紧密合作以解决一个技术难题的经历
- （如果简历提及）请展示一个你使用数据分析工具（如Python, SQL）从设备数据中发现问题或优化点的案例
职位点评
Watch Jobs