校招-软件开发工程师（工业人工智能）(J16638)

核心任务： 负责将一个关于“时序数据&离散数据异常检测”，“时序数据预测”的业务构想，转化成一个被业务部门真正使用并创造价值的端到端应用平台， 包含从数据集定义、数据采集、数据清洗、模型训练以及前端应用开发。 主要职责： 1. 需求分析与方案设计： 与业务部门（如制造、质量团队）紧密合作，梳理用户需求，主导“拧紧数据”等场景的失效模式确认，并定义清晰的技术方案。 2. 系统架构与核心开发： 主导曲线异常检测模型训练平台的后端架构设计与开发，使用 Node.js 构建高性能、可扩展的API服务。 负责平台核心功能的实现，包括数据管理、模型训练（Python）、评估与部署流程。 利用 Node-RED 进行快速原型开发、系统集成和数据流编排，例如连接现场数据源、预处理数据流或构建业务逻辑微服务。 3. 前端应用与集成部署： 使用 React 或 Vue 开发功能完善、体验良好的Web前端应用，用于数据可视化、模型管理和结果分析。 负责整个应用平台（包含 Node.js 服务、Node-RED 流及前端）的集成、测试、部署与运维。 4. 合作与沉淀： 建立并维护与业务部门的高效合作机制，确保技术交付物精准解决业务问题。 编写规范的技术文档和用户手册。

必备条件： 本科及以上学历，计算机、软件工程、自动化等相关专业。 具备扎实的 Node.js 后端开发经验，熟悉其生态圈，并有生产环境部署经验。 熟练掌握 Python，能够用于数据处理和机器学习模型开发集成。 具备扎实的前端开发技能，熟练掌握 React 或 Vue 等主流框架。 对时间序列分析和异常检测有了解或项目经验。 出色的沟通能力和解决问题的能力。 优先考虑（具备以下经验者优先）： 有独立负责或作为核心成员完成端到端（从需求到部署）数据平台或机器学习产品开发的经验。 熟悉 Docker 及云服务平台（如 AWS, Azure, GCP）的部署。 了解工业物联网背景和数据（如拧紧曲线、振动数据、PLC通信），有制造业项目经验者尤佳。 有数据可视化库（如 ECharts, D3.js, Plotly, DASH）的使用经验。