柳州柳北區(qū)數(shù)字前端設計師招聘

智能制造數(shù)轉售前（即智能制造數(shù)字化轉型售前），聚焦于為制造企業(yè)提供數(shù)字化轉型全周期的前期方案支持，核心是將數(shù)字化技術（如數(shù)據(jù)中臺、工業(yè)軟件、AI算法等）與制造企業(yè)的轉型目標（如降本增效、柔性生產(chǎn)、智能化決策等）深度結合，推動客戶認可并采納轉型方案。
一、崗位職責
1.?數(shù)字化轉型需求診斷
- 深入制造企業(yè)現(xiàn)場（如車間、供應鏈部門、IT部門），通過訪談、流程梳理等方式，識別客戶在數(shù)字化轉型中的核心痛點：如數(shù)據(jù)分散形成“信息孤島”（生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)未打通）、業(yè)務流程數(shù)字化程度低（依賴人工統(tǒng)計、紙質單據(jù)）、決策缺乏數(shù)據(jù)支撐（產(chǎn)能規(guī)劃憑經(jīng)驗）等。
- 結合客戶行業(yè)特性（如離散制造vs流程制造）、企業(yè)規(guī)模（中小型工廠vs集團型企業(yè)）及轉型階段（從0到1搭建數(shù)字化基礎vs升級現(xiàn)有系統(tǒng)），明確其數(shù)字化轉型的優(yōu)先級需求（如先建數(shù)據(jù)采集體系，再做智能分析）。
2.?端到端數(shù)字化方案設計
- 基于客戶需求，設計覆蓋“數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)治理-數(shù)據(jù)應用-業(yè)務賦能”全鏈條的數(shù)字化轉型方案：
- 數(shù)據(jù)層：規(guī)劃設備數(shù)據(jù)（如PLC、傳感器）、業(yè)務數(shù)據(jù)（如ERP、MES）的采集方式（IIoT網(wǎng)關、API對接等），解決“數(shù)據(jù)從哪來”的問題；
- 平臺層：設計數(shù)據(jù)中臺、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺等架構，實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合與標準化，解決“數(shù)據(jù)怎么管”的問題；
- 應用層：結合場景設計數(shù)據(jù)應用（如設備預測性維護模型、產(chǎn)能智能排程算法、質量異常追溯系統(tǒng)），解決“數(shù)據(jù)怎么用”的問題。
- 方案需包含實施路徑（分階段里程碑）、資源投入（硬件、軟件、人力）及預期價值（如通過數(shù)據(jù)優(yōu)化排程，使交付周期縮短X%），并匹配客戶預算與轉型節(jié)奏。
3.?方案溝通與價值傳遞
- 向客戶決策層（老板、數(shù)字化負責人）傳遞方案的戰(zhàn)略價值，強調數(shù)字化轉型對企業(yè)競爭力的提升（如響應市場需求速度、成本控制能力）；向執(zhí)行層（IT團隊、生產(chǎn)主管）解釋技術細節(jié)（如系統(tǒng)兼容性、操作流程），消除落地顧慮。
- 通過案例佐證（如某同行企業(yè)通過數(shù)字化轉型實現(xiàn)庫存周轉率提升30%）、數(shù)據(jù)可視化演示（如實時生產(chǎn)看板原型）等方式，讓客戶直觀理解方案效果。
4.?招投標與商務協(xié)同
- 負責數(shù)字化轉型項目的技術標應答，撰寫方案建議書、技術偏離表等文檔，回應客戶對數(shù)據(jù)安全（如工業(yè)數(shù)據(jù)脫敏）、系統(tǒng)擴展性（未來接入新工廠）等方面的疑問。
- 配合商務團隊制定報價策略，平衡方案完整性與客戶預算，推動招投標流程落地。
5.?行業(yè)與技術趨勢跟蹤
- 研究制造業(yè)數(shù)字化轉型政策（如國家“數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃”、地方智能制造補貼政策）及行業(yè)標桿案例（如海爾COSMOPlat、美的數(shù)字化工廠），提煉可復用的方案框架。
- 跟蹤前沿技術在制造業(yè)的應用（如數(shù)字孿生、生成式AI在工藝優(yōu)化中的使用），將新技術融入方案，增強方案競爭力。
二、任職要求
1.?教育背景
- 本科及以上學歷，計算機科學、信息技術、工業(yè)工程、智能制造等相關專業(yè)；具備制造業(yè)數(shù)字化轉型（如工廠數(shù)據(jù)化改造、工業(yè)軟件實施）經(jīng)驗者優(yōu)先。
2.?工作經(jīng)驗
- 3年以上制造業(yè)數(shù)字化售前或咨詢經(jīng)驗，熟悉至少一個制造細分領域（如機械加工、家電、汽車零部件）的業(yè)務流程（生產(chǎn)、采購、倉儲等）。
- 有主導或參與過制造企業(yè)數(shù)字化轉型項目（如數(shù)據(jù)中臺建設、全流程數(shù)字化改造）售前工作的經(jīng)歷，具備方案成功落地案例者優(yōu)先。
3.?專業(yè)能力
- 數(shù)字化技術與業(yè)務融合能力：懂制造企業(yè)運營邏輯（如生產(chǎn)計劃排程、設備管理、成本核算），同時掌握數(shù)字化工具（數(shù)據(jù)中臺、IIoT平臺、BI工具、低代碼開發(fā)等），能將技術與業(yè)務場景結合（如用BI工具解決生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化問題）。
- 方案設計與表達能力：擅長從客戶需求提煉核心問題，轉化為結構化方案；具備良好的口頭表達和文檔撰寫能力，能針對不同層級客戶（高管、工程師）調整溝通重點。
- 數(shù)據(jù)分析思維：能通過數(shù)據(jù)建模（如ROI分析模型）量化方案價值，用數(shù)據(jù)說服客戶（如“投資100萬，3年可節(jié)省成本200萬”）。
4.?職業(yè)素養(yǎng)
- 適應高頻出差（深入工廠現(xiàn)場調研），能承受項目前期長周期跟進的壓力，具備較強的邏輯思維和問題解決能力，面對客戶復雜需求時能快速拆解并給出合理方案，有持續(xù)學習意識，主動了解制造業(yè)數(shù)字化新技術、新場景（如AI質檢、智能供應鏈）。
5.?加分項
- 持有數(shù)字化轉型相關認證（如CDMP數(shù)據(jù)管理專業(yè)認證、AWS/Azure云服務認證）。
- 熟悉主流工業(yè)軟件或平臺（如SAP MII、用友數(shù)據(jù)中臺、Power BI、Tableau），具備基礎SQL、Python數(shù)據(jù)分析能力者優(yōu)先。
智能制造數(shù)轉售前的核心是“用數(shù)字化思維解決制造企業(yè)的轉型痛點”，既要懂技術落地，更要懂業(yè)務價值，通過專業(yè)方案幫助客戶明確轉型路徑，最終推動項目簽約與落地。