Bosch Global Software Technologies · Pune
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岗位概述
作为制造数字化转型团队的核心成员，你将负责将前沿AI技术转化为可规模化落地的工业AI方案，服务中国区四大工厂；主导预测性维护（Predictive Maintenance）与企业知识基础（Knowledge Foundation）两大战略AI项目，并参与公司工业AI技术战略、技术框架与可复用AI能力的建设。
这是一个深度结合AI技术、工业问题解决与技术策略的高度实战型岗位，需与产品经理、方案架构师、数据/软件工程师及制造专家紧密协作。
岗位职责
1. 工业AI方案端到端落地：面向真实制造场景，完成从问题定义、数据准备、模型开发到生产部署与持续迭代的全链路工作，推动方案从PoC走向MVP与规模化应用，确保可量化的业务价值。
2. 预测性维护方向：构建设备健康监测、异常检测、故障预测、剩余寿命估计（RUL）与根因分析能力，将算法指标转化为设备可用率、停机损失、维修成本等业务KPI。
3. 企业知识基础方向：基于LLM、RAG、向量数据库、知识图谱与智能体等技术构建企业级知识能力，打通维修记录、技术文档与专家经验等结构化与非结构化知识。
4. 多源工业数据处理：完成传感器/设备信号、MES、SCADA等工业系统数据的接入、清洗、特征工程与质量治理。
5. 能力沉淀与规模化复制：建设可复用的算法组件与技术框架，支持方案跨设备、跨产线、跨工厂复制；参与制定工业AI技术战略与最佳实践。
6. 机会挖掘与价值转化：主动发现AI应用机会，承担模糊、复杂的工业问题，将想法转化为可落地的解决方案与业务价值
1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、应用数学、自动化、电气工程等相关专业；
2. 3年以上AI/机器学习/数据科学实战经验，有制造业或工业场景项目经验者优先；
3. 扎实的机器学习与深度学习功底，具备真实场景下的模型开发与落地经验；
4. Python编程能力扎实，熟练使用PyTorch/TensorFlow/Scikit-learn等主流框架；
5. 具备时序分析、异常检测、预测建模与特征工程的实战能力；
6. 良好的统计学基础（模型评估、不确定性量化、鲁棒性分析）；
7. 英语流利（听说读写），具备跨文化沟通与协作能力。
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该岗位内部推荐奖金为人民币 3000 元整（仅限博世内部员工申请），具体请参见《博世中国内部推荐政策》
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