• 现场业务调研与需求转化进驻制造企业车间，对接生产、工艺、质量、设备、IT人员，梳理从原料入库、工序加工、过程检验到成品出库的业务流程，识别批次追溯、质量波动分析、台账数字化等真实痛点，把业务语言转化为可落地的数据与智能化方案。
• 多源数据采集与基础治理对接执行系统、企业资源规划、工作管理系统、化验系统、设备台账、手工表格等各类数据源；使用数据库、脚本完成数据抽取、清洗、校验、关联，打通基础数据链路，消除数据孤岛。
• 数字化与智能场景落地（Agent赋能） 落地生产看板、质量报表、批次追溯、异常统计等基础数字化场景； 具备基础AI Agent搭建与应用开发能力，能够基于现有框架搭建轻量智能体，实现自动数据研判、台账自动处理、问题智能归因、流程智能巡检，用Agent替代重复性人工分析工作，提升现场交付效率。
• AI工具提效落地熟练运用通用AI工具辅助需求拆解、数据整理、文本结构化、案例归纳、文档编写、指标梳理，结合Agent能力完成自动化分析、数据探索、质量异常辅助定位。
• 生产经验数字化沉淀协助企业把工艺要点、质量异常案例、常见问题处置经验标签化、结构化，沉淀为可复用的指标库、案例库，让数据越积累越有业务价值，为后续供应链协同、数据资产化打基础。
• 交付、赋能与迭代闭环完成现场部署、调试、用户培训，推动系统真正在车间使用；收集一线反馈，迭代优化数据与智能方案，跟进业务改善效果，形成项目闭环。
• 跨方协同协调客户IT、业务部门以及内部产品、研发团队，同步进度、反馈现场问题，输出调研报告、实施方案、验收材料。

• 本科及以上，工业工程、自动化、机械、材料、计算机、大数据等相关专业。
• 基础编程能力 - 熟练使用SQL，可独立完成数据查询、统计、多表关联分析； - 掌握基础Python，能够独立编写脚本完成数据清洗、表格批量处理、自动化统计。
• AI应用与Agent开发能力（新增核心项） - 熟练使用各类大模型工具，具备AI辅助业务分析思维； - 具备轻量AI Agent开发/搭建经验，能够基于开源或通用框架，搭建数据处理、报表生成、智能问答、异常分析类业务Agent； - 具备算法能力，侧重业务型、落地型Agent应用开发。
• 制造业认知了解通用制造业批次管理、工序流转、质量检验、生产台账逻辑；有炭素、石墨、冶金、流程工业经验优先（非硬性要求）。
• 有MES、BI看板、工厂数字化、数据项目实施交付经验优先。
• 能接受客户现场驻场、短期出差；做事务实，重视落地结果，能解决现场真实问题。

• 有炭素、冶金、有色金属等流程型制造行业经验； - 了解时序数据、设备采集、PLC/MES基础概念； - 有质量追溯、工艺分析、生产异常诊断项目经验； - 有企业内部智能Agent落地、数字员工、自动化研判实战经验。 岗位价值深入制造一线，依托数据能力 + AI工具 + 业务Agent开发能力，落地工厂数字化与智能化建设，打通原料到成品全链路数据闭环，实现批次可追溯、质量可复盘、经验可沉淀，持续帮助制造企业提质、降本、稳波动。

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