武汉 python 招聘（工资待遇要求）

开波特公司是由加州大学伯克利分校教授、普渡大学教授、以及艾飞尔（硅谷）人工智能实验室专家组成的团队在中国创办的高端人工智能技术应用公司，是一家中国投资的内资企业。公司由中国公司和美国硅谷研发团队组成。其主要业务是，通过本公司硅谷团队的人工智能技术和丰富的产业应用经验，研发、设计和实施国际一流的人工智能解决方案，以实现开波特所追求的“智能工厂”的愿景。
岗位定位：
我们正在建设一个面向流程工业的工业软件平台，服务于煤化工、石化、新材料、精细化工、能源系统等工业领域的智能工厂建设。该岗位负责从0到1规划和搭建工业软件平台基座，确定系统架构、技术路线、服务边界、数据接口、模型接口和长期演进机制。重点建设一个稳定、可扩展、可持续演进的智能工厂软件平台。
岗位职责
1. 参与公司面向化工、煤化工、新材料、钢铁、制药等流程工业的工业软件及工业AI平台研发。
2. 负责Python相关软件模块、数据处理服务和计算服务的设计、开发、测试、部署及持续迭代。
3. 参与流程工业生产数据的接入、清洗、转换、质量检查、特征处理、计算和数据服务开发。
4. 处理工业生产过程中产生的大量时序数据、实时数据和历史数据，参与建立稳定、可复用的数据处理及计算能力。
5. 参与MES、工业数据中台、工业数据平台、能源管理系统、生产管理系统及工业现场数据与公司平台之间的集成。
6. 根据化工、钢铁等流程工业实际业务需求，与工艺人员共同完成生产数据分析和相关软件功能开发。
7. 开发面向工业应用的后台计算服务及API，并与Java平台及其他系统进行可靠集成。
8. 参与工业数据质量检查、异常数据处理、数据追溯、任务调度、计算结果管理等工程功能建设。
9. 与Java开发工程师、工艺工程师、售前工程师及其他技术人员协同，将生产现场需求转化为可以稳定运行的软件和计算服务。
10. 参与工业软件平台的测试、性能优化、部署、监控及生产环境问题分析。
11. 持续学习AI相关技术，逐步参与工业AI相关能力的工程实现、系统集成、部署和应用。
任职要求
1. 流程工业软件项目经验——重点要求
具有化工、煤化工、石化、新材料、钢铁、制药等流程工业领域的软件开发或工业数据项目经验。
具有以下一种或多种实际项目经验者优先：
· 化工或流程工业MES；
· 工业数据中台；
· 工业数据平台；
· 工业实时数据处理；
· 工业时序数据库应用；
· 能源管理系统；
· 生产管理或生产调度系统；
· 工业数据分析系统；
· 智能制造或数字化工厂项目。
相比单纯互联网或通用软件开发经历，我们更加重视候选人是否真正处理过流程工业生产数据和实际工业业务。
2. Python开发能力
具有扎实的Python编程基础和良好的软件工程能力。
熟悉常用Python数据处理及科学计算工具。
熟悉Pandas、NumPy等常用数据处理工具。
具有FastAPI、Flask或其他Python服务开发经验者优先。
能够将数据处理或计算逻辑开发成稳定、可测试、可部署的软件服务，而不仅仅能够编写数据分析脚本或Notebook。
具有较好的代码结构、模块设计、异常处理、日志和测试意识。
3. 工业数据处理能力
理解流程工业数据的基本特点，包括：
连续时序数据；
不同采样周期的数据；
设备及测点数据；
数据缺失和异常；
生产工况变化；
历史数据与实时数据；
不同系统之间的数据口径和时间对齐问题。
具有工业时序数据清洗、转换、计算和分析实际经验者优先。
具有大规模工业历史数据处理或实时数据处理经验者优先。
4. 数据库及数据平台能力
熟悉PostgreSQL、MySQL等至少一种关系型数据库。
具有TimescaleDB或其他时序数据库经验者优先。
具有Kafka、Flink或其他实时数据技术经验者优先。
具有Parquet、对象存储、数据湖或工业数据中台开发经验者优先。
熟悉SQL，能够独立完成数据查询、分析及数据处理工作。
5. 工业系统知识
具有与MES、DCS、SCADA、PLC、实时数据库、能源管理系统等进行数据集成经验者优先。
熟悉OPC UA、MQTT或其他工业通信和数据接口者优先。
能够理解工业生产对象、设备、测点、工艺变量和生产数据之间的基本关系。
不要求候选人成为工艺专家，但应愿意理解化工、钢铁等流程工业的基本生产过程，而不是把工业数据简单地当作普通IT数据处理。
6. AI学习及发展能力
不要求候选人已经是AI算法工程师。
但需要具有较好的数学、数据和编程基础，对AI技术具有较强的学习兴趣。
愿意学习AI在化工、钢铁、新材料等流程工业中的实际应用方法。
愿意与工艺专家及其他技术人员合作，理解工业生产中的实际问题，并逐步参与相关智能计算能力的软件实现、工程化部署和系统集成。
对于已经具有机器学习、工业数据建模或AI工程化经验的候选人，我们将优先考虑。
7. 工程化能力
熟悉Linux开发环境。
熟悉Git等版本管理工具。
具有Docker、Kubernetes相关经验者优先。
具有API开发、服务化部署、任务调度、日志监控及生产环境问题排查经验者优先。
我们尤其重视候选人将代码真正部署到生产系统并长期稳定运行的能力，而不仅仅是完成实验性程序。
优先考虑
具有以下经验者优先：
· 参与过化工、煤化工、钢铁、新材料企业MES或工业数据平台项目；
· 实际处理过DCS、SCADA、实时数据库产生的工业数据；
· 具有工业时序数据处理经验；
· 具有工业数据中台或数据湖开发经验；
· 具有生产数据分析、能源管理或生产优化项目经验；
· 熟悉Python科学计算和数据处理技术体系；
· 具有Python后台服务开发及工程化部署经验；
· 同时具有工业软件开发和AI/机器学习基础。
学历及专业
本科及以上学历。计算机、软件工程、自动化、数学、数据科学及相关专业优先。具有丰富化工、钢铁等流程工业软件开发经验者，可适当放宽专业背景要求。
我们希望找到的人
我们希望找到的是既具有Python开发能力，又真正理解工业软件和工业数据特点的工程师。
你可能过去做的是MES、工业数据中台、能源管理、工业数据分析或数字化工厂项目，并不一定已经从事AI开发。
这并不是问题。
我们更看重你是否真正做过工业项目、是否具有扎实的软件和数据工程能力，以及是否愿意继续学习。
我们不要求你现在就是AI专家，但希望你愿意学习AI，并逐步成长为能够把软件、工业数据和AI技术结合起来的流程工业软件工程师。