1、智能制造方向：
• 工厂数字化升级：参与企业工厂的数字化转型项目，了解生产流程，运用 AI 技术实现生产数据的收集与分析，优化生产计划和调度；
• 工业机器人调度优化：研究如何通过 AI 算法对工业机器人进行调度，提高生产效率和设备利用率，减少生产过程中的等待时间和冲突；
• 物联网平台搭建：协助搭建物联网平台，实现设备之间的互联互通，为 AI 算法提供数据支持，同时利用 AI 技术对物联网数据进行分析，实现设备的智能监控和预测性维护；
2、技术管理方向：
• 项目管理：参与 AI 项目的全流程管理，从需求调研、方案设计到项目实施和验收，学习如何协调团队资源，确保项目按时交付，提升项目管理能力。针对寰球AI战略，前期AI项目包括AI垂类知识模型建设、AI智算分析等；
• 数字化转型规划：牵头企业的数字化转型项目，了解企业战略目标，制定 AI 技术应用规划，推动企业整体的数字化变革；
• 新业务孵化：关注行业前沿技术和市场动态，挖掘智能硬件或软件新业务机会，负责新业务的孵化和落地，为企业开拓新的利润增长点；

1、学历与专业（门槛）
• 计算机、人工智能、自动化、数学、电子信息优先；
• 硕士优先：可缩短研究方法论学习时间；
2、技术基线（可测评）
• 编程：Python ≥ 70分（LeetCode中等题5道限时90分钟）；
• 算法：熟悉Scikit-learn/TensorFlow/PyTorch任一框架；能在3天内复现Kaggle银牌方案；
• 数据：能用SQL完成窗口函数及复杂Join，理解特征工程；
3、AI项目/竞赛经历（验证潜力）
• 至少1次完整AI项目闭环：从需求-数据-建模-上线-复盘；
• 省级以上AI/数据竞赛二等奖及以上；
• GitHub星标≥50的开源项目；
4、业务敏感度
• 能在面试现场用5分钟讲清楚“AI如何提升贵公司某业务指标10%”，并接受信息负责人现场挑战；
5、学习与创新指标
• 过去12个月自学新技术≥3项，并产出博客/笔记/演讲；
• 具备跨学科背景（如辅修经济、设计、心理学）加分；
6、领导力与价值观
• 在校期间担任过学生组织/社团/项目负责人，能举证冲突管理案例；
• 与企业价值观匹配度≥80%（MVPI分析测评）；
7、地域与稳定性
• 愿意在工厂连续工作≥4年；可签培训协议（违约金递减）；