瑞豪沙發廠

職位描述：

崗位職責：
1、負責美國、英國市場整套沙發的打樣放樣工作；
2、精通功能沙發和固定沙發的手工放樣技術；
3、根據設計圖紙和工藝要求，獨立完成沙發樣板的制作；
4、確保樣板符合客戶質量標準和市場要求。

任職要求：
1、年齡30歲以上，具備5-10年家具樣板制作相關工作經驗；
2、具備扎實的家具打樣技能；
3、能吃苦耐勞，適應快節奏的工作環境；
4、熟練掌握手工放樣技術，精通功能沙發與固定沙發。

職位描述：

崗位職責：
一、Shopify獨立站運營能力
需獨立完成建站、產品上架、廣告投放及數據分析，優化Listing和關鍵詞；
熟悉SEO優化、Google Analytics及轉化率優化策略，具備數字營銷（社交媒體、郵件營銷）相關經驗者優先；
大件產品（如家具、家居、戶外家具用品）運營相關經驗為硬性要求；
制定銷售策略并監控數據，達成業績目標；
管理客戶咨詢、售后爭議及大件產品庫存周轉備貨；
利用Facebook/Google等主流流量渠道推廣獨立站，提升品牌知名度。

二、歐洲市場經驗
1-2年亞馬遜歐洲站或Shopify歐洲站運營經驗，熟悉平臺規則及物流管理；
需處理多語言客服、庫存備貨及跨時區協調，德語/法語能力可加分；
歐洲本土物流與履約流程相關問題的處理經驗；
熟悉歐洲VAT稅務操作、確保合規經營；
掌握FBM物流管理，能制定備貨計劃并優化庫存周轉率；
了解歐洲本土配送大件物流履約服務商合作流程。

任職要求：
1.年齡40歲以下，英語CET6以上，小語種（德語/法語/西班牙語）優先；
2.本科及以上學歷，電商、市場營銷相關專業；
3.熟練使用Excel，具備廣告投放優化及爆款打造經驗者優先。

職位描述：

崗位定位： 工廠數字化轉型和AI應用方向。負責將人工智能技術與家具制造場景深度融合，從沙發設計渲染、原材料需求預測、訂單智能排產到質量檢測，用AI重構工廠的生產流程，降本增效。


崗位職責
作為我司首位AI應用工程師，負責以下核心場景的落地：

1. 智能設計輔助與虛擬打樣（降低成本）
主導引入和優化AI渲染工具，通過Stable Diffusion/Midjourney/Sora等AIGC技術，根據設計草圖快速生成高保真產品效果圖或者音視頻。
目標是減少物理打樣次數，縮短新品開發周期，降低研發成本。

2. 需求預測與智慧采購（優化庫存）
基于歷史出貨訂單、季節性因素及市場趨勢，利用時間序列分析、機器學習（LSTM/Transformer等）算法構建銷量預測模型。
根據預測結果，制定科學的分批次原材料采購計劃，在保證生產供應的同時，降低原材料庫存積壓，提高資金周轉率。

3. 生產計劃與AI排產（提升效率）
對接現有ERP/MES系統，獲取訂單、設備、人員、物料等實時數據。
開發或引入智能排產算法，綜合考慮交期、設備狀態、工藝約束等因素，自動生成最優的生產作業計劃，提升綜合效率。

4. 工業視覺質檢（保障質量）
探索并落地AI視覺檢測方案，針對板材木方缺陷、外觀縫線工藝和一致性等關鍵質檢環節，訓練深度學習模型。
替代傳統人眼質檢，實現24小時不間斷、標準化的高精度檢測，降低客訴率。

任職要求：
教育背景： 計算機、自動化、工業工程、應用數學等相關專業，本科及以上學歷。
編程能力： 扎實的Python編程基礎，熟悉常用的AI框架（如PyTorch, TensorFlow）和數據處理庫（Pandas, NumPy）。
行業經驗（關鍵）： 2年以上家具制造或相關離散制造行業的信息化、數字化工作經驗。
ERP融合經驗： 必須有家具行業ERP的實施、開發或數據對接經驗。 熟悉ERP數據結構，能讀懂數據表邏輯。

專業技能：
AI渲染： 熟悉AIGC工具鏈，有ControlNet等插件使用及模型微調經驗者優先。
預測算法： 熟悉時間序列預測模型，有實際銷量預測項目落地經驗（需要有落地的算法案例）。
排產算法： 了解運籌優化算法（遺傳算法、粒子群算法等）或啟發式算法在排產中的應用。
視覺檢測： 了解圖像分類、目標檢測（YOLO系列）算法，有工業質檢項目經驗者優先。

軟性素質：
業務理解力： 愿意深入車間，理解工廠生產工序的全流程，不紙上談兵。
落地能力： 比起發論文，我們更希望能將模型部署到實際生產環境中，讓部門之間工作效率大幅提升。
有從0到1搭建小型數據中臺或數據倉庫經驗更好。

具體薪資面議