岗位职责:

1.负责软件架构总体规划与迭代设计，针对工业场景预测性AI、机器视觉、机械臂控制的融合业务需求，完成端边云协同整体架构、微服务拆分、技术组件选型、接口规范定义，搭建适配工业现场严苛环境、高可靠、低延迟、可复用的软件架构体系。

2.制定并落地平台级技术规范、编码标准、接口规范、架构评审机制，统一团队技术体系，保障研发质量、代码规范与系统可维护性。

3.主导工业场景下技术风险、架构安全、性能瓶颈、稳定性风险评估，提前识别并规避工业现场高并发、强实时、高可靠要求下的技术隐患。

4.攻克工业数据采集、云边协同、故障诊断算法工程化、工业协议适配、智能制造系统集成等核心技术难题，保障业务落地与系统性能优化。

5.负责核心技术选型、架构评审与方案把关，指导开发与测试团队落地架构设计，解决项目实施中的关键技术问题。

6.对接工业自动化、设备运维、智能制造业务需求，将业务场景转化为可落地、可扩展、可运维的软件架构与技术方案。

7.跟踪工业物联网、故障诊断、工业AI、智能制造领域前沿技术，推动平台架构持续迭代与技术升级。

任职要求:

1.硕士及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化、电子信息等相关专业，硕士及以上学历优先，5年及以上软件架构设计与落地经验具备工业物联网/智能制造/设备故障诊断领域完整项目架构经验，有从0到1搭建工业物联网平台或故障诊断系统经验优先。

2.熟悉工业物联网全链路技术体系，精通 Modbus、OPC UA、MQTT、Profinet 等主流工业通信协议，具备海量工业设备接入、时序数据采集与处理的架构设计经验，熟练使用 InfluxDB、TDengine等时序数据库与监控组件。

3.精通分布式、微服务、云原生架构设计，具备工业软件高并发、高稳定、低时延架构设计与风险把控能力。

4.精通至少一门软件开发语言（Java/Go/C++），熟悉 SpringCloud/SpringBoot、Gin 等主流开发框架，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，Redis、MongoDB 等 NoSQL 数据库，具备软件全链路技术把控能力。

5.熟悉 AI 算法工程化全流程，有 AI 推理服务平台、机器视觉算法部署系统、算法模型生命周期管理平台的架构设计经验者优先。

6.具备技术规范制定、架构评审、风险评估完整方法论与实战经验，可独立输出架构设计、风险评估、技术标准等文档。

7.具备复杂技术难题攻坚能力，能解决工业现场网络、数据、系统集成、性能瓶颈等实际工程问题。

8.熟悉智能制造相关体系（MES/SCADA/PLC/自动化产线集成）者优先；

9.有工业机器人、机器视觉、设备预测性维护相关系统的架构设计与落地经验者优先。