智能制造/工业AI
智能制造 / 工业 AI 垂直岗——工厂数字化、产线优化、具身智能、工业大模型，制造业产业升级方向。
83 条岗位里，「智能制造经理 / 工程师 / 工业智能体首席专家」是高频标题，top 行业 manufacturing 占 54 条。中位月薪 39k，p75 到 60k——比 autonomous 高一档，是国内本数据集里被低估的一条线。技能信号偏少（required_skills 整体频次低）反映出这条线进入门槛取决于行业经验而不是工具栈，半导体 / 电子 / 重工业背景在这条线明显占优。
JD 明确写出来的卡控项（学历 / 专业方向）+ 实际工作内容（职责短语原文）
学历分布
83 条样本高频专业 top 5
1 / 83 条 JD 提到（1%）仅 1.2% JD 写明专业要求 — 大多数 JD 不卡专业，这岗对专业相对宽松
CN/EN 同义词已合并（如「计算机」/「Computer Science」/「计算机科学」 → Computer Science）
高频职责短语 top 5
3 / 83 条 JD 写出职责（4%）- ×1Deliver lectures on Smart Manufacturing
- ×1探索科学前沿，攻关产业关键问题，产出重大科技成果，促进成果产业化应用。
- ×1积极参与高水平科研团队的组建与凝聚，吸引和汇聚海内外优秀青年人才。
- ×1坚持立德树人根本任务，学科功底深厚，有稳定的研究方向，具备指导研究生的水平和能力。
- ×1构建国际合作网络，促进国际学术交流，组织或参与高水平国际学术会议推动，提升学术影响力。
样本量小（仅 3.6% JD 有职责文字），下面更像 JD 示例而非高频共识。该角色的 JD 多为列表页快照，缺正文
直接取 JD 中职责描述原文做简单计数，重复频次反映这岗位日常做什么
精选核心技能（手挑信号清晰的 3 项，不完全按计数排序）
完整技能分布 — Required（在 JD 中作为硬性要求） vs Preferred（加分项），按 JD 出现次数
在制造业有过工厂 / 产线 / OT 系统经验、能把 AI 引入到 MES / PLC 链路的人。
纯互联网背景、没碰过工厂现场系统的人——这条线靠行业经验，AI 是产线效率工具而不是产品。
工厂场景 vs 车端场景——smart_manufacturing 看 OT / PLC / MES 集成，autonomous 看车规级实时性。
- ·工业智能体首席专家
- ·智能制造经理
- ·智能制造设备维护技术员
- ·智能制造专业大学讲师
- ·智能制造总监
- ·智能制造工程师（具身智能）
- ·新材料与智能制造科研专家
- ·工业AI
薪资 = 月薪人民币口径（海外岗已用各币种汇率换算 ÷12 月化）。样本量小于 30 的分位值参考性弱。