宣讲单位：广东塔牌集团股份有限公司 工商查询

1. 学习并参与APC系统运行监控、数据记录、问题跟踪和运行状态分析。

2. 协助梳理生产工艺流程、 DCS点位、 PID回路、APC变量和控制逻辑。

3. 协助开展DCS健康检查、 PID回路健康评估、仪表数据质量分析等基础工作。

4. 参与ABB EO、模糊逻辑、 MPC等APC相关培训和内部学习。

5. 参与APC流程图复刻、控制策略理解、生产实际工艺对比和优化建议整理。

6. 使用Excel、 Python或AI工具辅助完成数据整理、趋势分析、文档总结和问题归纳。

7. 参与AI助手知识库建设，将APC资料、操作经验、培训材料整理成可检索、可问答的知识内容。

8. 跟随工程师参与现场调试、上线验证、效益测试和问题复盘。

9. 维护项目文档，沉淀测试记录、问题清单、优化案例和培训资料。

1. 2027届应届毕业生，本科及以上学历。

2. 自动化、控制科学与工程、测控技术、电气工程、机械工程、化工、过程装备、计算机等相关专业优先。

3. 了解PID、反馈控制、过程控制、 DCS/PLC等基础概念。

4. 对AI+制造业、智慧工厂、工业自动化、APC、 MPC、工业数据分析方向有兴趣。

5. 具备基础数据分析能力，能使用Excel，了解Python更佳。

6. 愿意学习AI工具，并能使用AI辅助资料整理、问题分析、代码学习和文档编写。

7. 学习能力强，愿意到生产现场了解真实工况。

8. 具备良好的沟通能力和文档习惯，能认真记录问题、过程和结论。

加分项

1. 学过自动控制原理、过程控制、现代控制理论、系统辨识、优化算法等课程。

2. 使用过Python、 MATLAB、Simulink、 LabVIEW等工具。

3. 了解AI、大模型、机器学习、数据建模或时间序列分析基础。

4. 有自动化项目、控制类竞赛、工业现场实习或课程设计经验。

5. 了解PLC、 DCS、OPC、工业网络等技术。

6. 有使用ChatGPT、Claude、 DeepSeek、Qwen等AI工具辅助学习、开发或写作的经验。

7. 了解水泥、化工、能源、冶金等流程工业生产过程。

8. 英语阅读能力较好，能阅读英文技术资料。

网申 / 投递→笔试→技术面→终面→Offer

2026年10月，进校宣讲 → 2026年10–11月，完成面试 · 发放 Offer → 2027年7月报到入职。

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（标题：校招 + 应聘方向 + 姓名 + 学校 + 专业 ）

一、项目组简介

智慧工厂开发项目小组是集团推动智能工厂建设、APC技术自主研发和AI基础设施建设的重要团队。小组当前重点围绕 APC先进过程控制、智慧工厂AI助手、工业数据分析、自动化工具、生产线工程化部署等方向开展工作。

项目组将为新员工提供系统培训，包括：APC基础、PID/DCS基础、ABB EO、模糊控制、MPC基础、工业数据分析、AI工具使用、AI辅助学习与文档整理等。

APC方向的核心目标，是将水泥生产中的人工经验、工艺规则和控制逻辑逐步转化为可验证、可优化、可复制的系统能力。集团APC能力建设也规划了从L1到L3的工程师成长路径，包括日常监控、参数微调、控制策略设计、模型辨识、模型退化诊断和全厂APC架构设计等能力。

二、岗位亮点

1. AI+工业控制方向成长

参与AI与先进过程控制在水泥生产中的实际应用，学习如何用数据和算法优化生产过程。

2. 真实生产场景

直接接触生产线、 DCS、APC、工艺数据和现场调试，不是停留在理论层面。

3. 系统培训机制

项目组提供APC、工业自动化、AI工具、数据分析等相关培训，帮助应届生从基础成长。

4. 参与集团重点项目

APC是集团智慧工厂建设的重要方向，直接服务产量、能耗、质量和环保指标优化。

5. 复合型能力培养

培养方向不是单一自动化工程师，而是懂工艺、懂控制、懂数据、会用AI工具的智慧工厂工程师。

6. 稀缺赛道，先发优势

了解过程控制/APC的应届生极少，你将被系统培养为兼具工艺、控制、数据与AI能力的复合型工业AI工程师，这是同龄人难以获得的稀缺成长机会。

三、薪资与福利

提供高性价比的到手可支配收入。

1. 13薪，绩效奖金，转正后可根据能力评定与项目贡献动态上调。

2. 法定 + 补充福利：五险一金 、年度体检、带薪年假。

3. 政府人才补贴叠加：可申领梅州/蕉岭县人才引进补贴，与薪酬叠加发放（具体标准以当地政策为准）。

4. 激励机制：年度调薪 + 项目效益奖金 + 技能认证津贴。

5. 工作餐 / 交通补贴 等日常保障。

四、发展前景

1. 职业双通道（对标行业头部企业职级体系）

（1）技术专家线：助理工程师 → 副主任工程师 → 主任工程师 → 高级主任工程师 → 首席工程师 

（2）管理线：技术骨干 → 项目负责人 → 小组负责人

2. 内部活水机制

APC / 数据分析 / AI应用 / DevOps 等方向之间可内部转岗，鼓励复合型成长。

3. 行业前景

智能制造与工业AI是国家长期战略方向，APC是水泥、化工、冶金等流程工业降本增效、绿色低碳的核心技术。你的能力可在集团多工厂复制推广中被放大，技术成果直接服务多个生产基地。

4. 稀缺技能壁垒

工业过程控制 + AI 复合人才在市场上极为稀缺，随经验积累，你的职业议价能力将持续增强。

1. 协助智慧工厂相关系统的部署、配置、升级和日常维护。

2. 参与智慧工厂AI助手、员工门户网站、 Leantime、 N8N、Grafana等平台的运行支持。

3. 协助维护Linux、Windows Server、数据库、 Docker、网络和监控环境。

4. 编写Python、Shell或其他脚本，提高巡检、备份、报表、数据处理等工作的自动化水平。

5. 使用AI工具辅助代码学习、脚本编写、故障分析、文档整理和知识库维护。

6. 协助建设和维护AI助手知识库，包括资料整理、问答优化、反馈收集和标准答案沉淀。

7. 协助配置Grafana、 Prometheus等监控和告警系统。

8. 参与账号权限、证书、安全配置、备份恢复等标准化工作。

9. 参与Docker、 Kubernetes、CI/CD、Ansible等工程化工具的学习和实践。

10. 维护技术文档，记录部署步骤、系统配置、故障处理过程和操作规范。

11. 支持各单位使用智慧工厂效率工具，协助处理上线、培训和反馈问题。

1. 2027届应届毕业生，本科及以上学历。

2. 计算机、软件工程、网络工程、信息安全、电子信息、自动化、通信工程等相关专业优先。

3. 熟悉Linux基础命令，了解Windows Server基础管理。

4. 了解TCP/IP、DNS、 HTTP/HTTPS、VPN、防火墙、VLAN等基础网络知识。

5. 至少掌握Shell、 Python、Go、JavaScript中的一种，能编写简单脚本。

6. 了解Docker、数据库、Git、监控系统等基础工具。

7. 对AI工具、企业AI助手、知识库、自动化工作流、数据看板有兴趣。

8. 愿意学习AI辅助开发、AI知识库维护和自动化工具建设。

9. 具备良好的问题排查意识、学习能力、文档习惯和沟通能力。

加分项

1. 有Linux服务器、 Docker、 Kubernetes/K3s、CI/CD实践经验。

2. 使用过Prometheus、Grafana、 ELK等监控或日志平台。

3. 使用过MySQL、 PostgreSQL、 Redis等数据库。

4. 使用过Ansible、Terraform、GitLab CI、GitHub Actions等自动化工具。

5. 有AI助手、知识库、大模型API、 Prompt设计或本地模型部署经验。

6. 有个人服务器、开源项目、自动化脚本、小工具开发经验。

7. 了解N8N、低代码平台、自动化流程搭建。

8. 了解PLC、 DCS、OPC、工业网关、工业互联网等制造业现场技术。

9. 英语阅读能力较好，能主动阅读英文技术资料。

网申 / 投递→笔试→技术面→终面→Offer

2026年10月，进校宣讲 → 2026年10–11月，完成面试 · 发放 Offer → 2027年7月报到入职。

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（标题：校招 + 应聘方向 + 姓名 + 学校 + 专业 ）

一、项目组简介

智慧工厂开发项目小组不是传统信息化支持团队，而是面向 AI工具、工业数据、平台工程、自动化运维和多工厂复制推广工程化团队。

小组当前建设和推广的系统包括：

智慧工厂AI助手、员工门户网站、 Leantime项目管理、 N8N工作流自动化平台、Grafana数字化看板，以及支撑APC项目的基础设施。

项目组将为新成员提供AI与工程化相关培训，包括：AI工具使用、AI辅助开发、AI知识库维护、CI/CD、自动化脚本、数据安全与权限管理等。

加入塔牌智慧工厂开发项目小组，你将系统学习AI工具、工业数据、工程化交付和智慧工厂建设方法，在真实制造业场景中参与AI+工业项目落地。

二、岗位亮点

1. AI基础设施方向成长

参与企业内部AI助手、知识库和自动化工作流等平台建设。

2. 不是传统桌面运维

工作重点是系统部署、容器化、监控、自动化、平台治理和多工厂复制推广。

3. 系统培训机制

项目组提供AI工具、 DevOps、容器、监控、自动化脚本等培训，适合应届生成长。

4. 真实企业平台环境

参与集团内部实际使用的平台建设，工作成果能被业务部门和生产基地直接使用，技术影响可见。

5. 成长路径清晰

后续可向DevOps工程师、AI应用工程师、云原生工程师方向发展。

6. 从 0 到 1 的工业 AI 基础设施

你不是维护现成系统，而是参与工业AI基础设施的从无到有，技术负责人直接带教，成果直接被生产基地使用——这是互联网大厂螺丝钉岗位难以提供的成长密度。

三、薪资与福利

提供高性价比的到手可支配收入。

1. 13薪，绩效奖金，转正后可根据能力评定与项目贡献动态上调。

2. 法定 + 补充福利：五险一金 、年度体检、带薪年假。

3. 政府人才补贴叠加：可申领梅州/蕉岭县人才引进补贴，与薪酬叠加发放（具体标准以当地政策为准）。

4. 激励机制：年度调薪 + 项目效益奖金 + 技能认证津贴。

5. 工作餐 / 交通补贴 等日常保障。

四、发展前景

1. 职业双通道（对标行业头部企业职级体系）

（1）技术专家线：助理工程师 → 副主任工程师 → 主任工程师 → 高级主任工程师 → 首席工程师 

（2）管理线：技术骨干 → 项目负责人 → 小组负责人

2. 内部活水机制

DevOps / AI应用 / 数据 / APC 等方向之间可内部转岗，鼓励复合型成长。

3. 行业前景

企业AI基础设施、云原生、自动化运维是数字化转型的核心能力。你的工作成果可在集团多工厂复制推广中被放大，一次建设、多地复用，技术影响力可见可衡量。

4. 稀缺技能壁垒

"懂工业场景 + 懂AI基础设施 + 懂工程化交付"的复合人才在市场上稀缺，随经验积累，你的职业议价能力将持续增强，未来可向 DevOps 工程师、AI应用工程师、云原生工程师方向纵深发展。

1. 对生产、设备、质量、能耗、环保、经营管理等数据进行清洗、分析和解释，输出专题分析报告。

2. 建立关键指标（KPI）分析框架，明确指标口径、数据来源与计算逻辑，识别异常波动、趋势变化与潜在改进机会。

3. 参与建设指标体系与 BI 看板，设计分析模板与自动化报告，推动报表从"展示数据"升级为"解释问题、提示风险、支持决策"。

4. 基于历史数据尝试预测、分类、聚类、异常检测、回归分析等建模方法，支撑能耗预测、质量预测、设备健康、工况识别等场景。

5. 配合 APC 工程师、工艺工程师和业务部门，把统计结论转化为可执行建议，并对模型效果进行验证、解释与复盘。

6. 使用 AI 工具提升数据清洗、代码编写、报告撰写与知识检索效率；参与 AI 助手知识库中数据类内容的整理与沉淀。

7. 维护分析脚本、Notebook 与文档，沉淀可复用的分析模板、指标口径与优化案例。

1. 2027 届应届毕业生，本科及以上学历。

2. 数学与应用数学、信息与计算科学、统计学、应用统计学、数据科学与大数据技术、经济统计学、金融数学等相关专业；计算机、数据科学、工业工程等专业亦可。

3. 掌握 SQL，能进行查询、分组聚合、多表关联与基本数据清洗。

4. 能使用 Python 进行数据处理与分析（Pandas/NumPy 等）；了解 Matplotlib/Seaborn 等可视化更佳。

5. 具备扎实的统计学基础：理解均值/分布/相关、假设检验、回归等基本概念，能区分相关与因果。

6. 具备良好的逻辑表达能力和文档输出能力，能把分析结论讲给不懂数据的人听。

7. 愿意学习 AI 工具，能使用 AI 辅助资料整理、代码编写、问题分析与文档编写；同时能判断 AI 输出的对错。

8. 学习能力强，愿意到生产现场了解真实工况和业务逻辑。

加分项：

1. 做过数模竞赛（如全国大学生数学建模竞赛、美赛）、数据竞赛（Kaggle、天池等）或统计建模方向的课程设计、毕业设计。

2. 有互联网、金融、咨询、制造等方向的数据分析实习经历。

3. 熟悉时间序列分析、异常检测、预测性维护、因果分析、优化建模等场景中的一种或多种。

4. 熟悉 Power BI、Tableau、FineBI、Superset、Grafana 等可视化工具中的一种。

5. 熟悉机器学习框架，如 Scikit-learn、XGBoost、LightGBM、PyTorch 等。

6. 有良好的 Notebook、代码管理与复盘文档习惯。

7. 了解 DCS、OPC、PLC、APC、MES、ERP 等工业系统或数据库基本知识。

8. 有使用 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Qwen 等 AI 工具辅助学习或分析的经验。

9. 英语阅读能力较好，能阅读英文技术资料。

网申 / 投递→笔试→技术面→终面→Offer

2026年10月，进校宣讲 → 2026年10–11月，完成面试 · 发放 Offer → 2027年7月报到入职。

BOSS 直聘　搜索「广东塔牌集团股份有限公司」投递

校园宣讲会　现场投递

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（标题：校招 + 应聘方向 + 姓名 + 学校 + 专业 ）

一、项目组简介

智慧工厂开发项目小组是集团推动智能工厂建设、APC 技术自主研发和 AI 基础设施建设的重要团队。小组当前重点围绕 APC 先进过程控制、智慧工厂 AI 助手、工业数据分析、自动化工具、生产线工程化部署 等方向开展工作。「窑炉智能优化控制」已入选广东省人工智能典型应用场景。

数据科学家（数据分析师）是项目组里把数据变成决策的人：从生产线、设备、质量、能耗、环保到经营管理，数据散落在 DCS、化验室、能管和各类业务系统里。你的工作，是把这些"不完美的真实数据"清洗出来、把模糊的业务问题变成可回答的数据问题，用指标、模型和看板把结论讲清楚，交给 APC 工程师、工艺工程师和业务部门去落地。

项目组将为新员工提供系统培训，包括：SQL 与数据清洗、Python/Pandas 数据分析、统计学与建模基础、工业数据与业务全景、指标体系与 BI 看板、AI 辅助分析、AI 辅助学习与文档整理等。

二、岗位亮点

1. 真实工业场景，结果可量化

数据来自回转窑、立磨、能管与经营管理一线，分析结果直接服务能耗下降、质量稳定、设备预警、生产效率提升等目标，不做"只看不落"的报表。

2. 专业直接对口，不转行

你在学校学的概率统计、回归分析、时间序列、优化方法，在这里每天都用得上；不是去做互联网的点击率模型，而是解决真实制造业的问题。

3. 数据 + 工业 + AI 的复合成长

我们不把你培养成只会取数的报表员，而是"懂业务、懂统计、会建模、会用 AI 工具"的工业数据科学家。

4. 参与集团重点项目

能耗优化、质量预测、设备健康、经营分析是集团智慧工厂与低碳转型的核心方向，你的工作直接服务产量、成本与利润指标。

5. 系统培训机制

项目组提供 SQL / Python / 统计建模 / BI / 工业数据等培训，单导师制带你从零上手。

6. 稀缺赛道，先发优势

同时懂工业生产逻辑和数据科学方法的应届生极少，你将成为项目组在数据侧的核心储备。

三、薪资与福利

提供高性价比的到手可支配收入。

1. 13薪，绩效奖金，转正后可根据能力评定与项目贡献动态上调。

2. 法定 + 补充福利：五险一金 、年度体检、带薪年假。

3. 政府人才补贴叠加：可申领梅州/蕉岭县人才引进补贴，与薪酬叠加发放（具体标准以当地政策为准）。

4. 激励机制：年度调薪 + 项目效益奖金 + 技能认证津贴。

5. 工作餐 / 交通补贴 等日常保障。

四、发展前景

1. 职业双通道

- 技术专家线：助理工程师 → 副主任工程师 → 主任工程师 → 高级主任工程师 → 首席工程师

- 管理线：技术骨干 → 项目负责人 → 小组负责人

2. 内部活水机制

数据科学 / 数据分析 / APC / AI 应用 / DevOps 等方向之间可内部转岗，鼓励复合型成长。

3. 行业前景

智能制造与工业 AI 是国家长期战略方向，工业数据是水泥、化工、冶金等流程工业降本增效、绿色低碳的基础。你的能力可在集团多工厂复制推广中被放大，一套指标与模型服务多个生产基地。

4. 稀缺技能壁垒

"数学统计功底 + 工业业务理解 + AI 工具"的复合人才在行业内极为稀缺，随经验积累，你的职业议价能力将持续增强。