在當(dāng)今智能制造與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮下,兼具工業(yè)工程(IE)思維與計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)能力的復(fù)合型人才正成為市場(chǎng)的寵兒。本簡(jiǎn)歷模板專為具備工業(yè)工程背景、并專注于或轉(zhuǎn)向計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)領(lǐng)域的專業(yè)人士設(shè)計(jì),旨在精準(zhǔn)呈現(xiàn)您的跨學(xué)科優(yōu)勢(shì)與技術(shù)實(shí)力,助您在求職中脫穎而出。
個(gè)人信息
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求職意向:工業(yè)軟件/智能制造系統(tǒng)/數(shù)據(jù)分析平臺(tái) 軟件開發(fā)工程師、MES/ERP開發(fā)工程師、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)應(yīng)用開發(fā)工程師
* 在線作品集/GitHub鏈接:
專業(yè)技能
工業(yè)工程核心: 精通生產(chǎn)流程分析、工時(shí)測(cè)定(MTM/WF)、精益生產(chǎn)(Lean)、價(jià)值流圖(VSM)、設(shè)施規(guī)劃與物流仿真;熟悉質(zhì)量管理體系(如六西格瑪)。
軟件開發(fā)技術(shù)棧:
* 編程語(yǔ)言: 精通Java/Python/C#,熟悉JavaScript/TypeScript。
- 后端框架: 熟練掌握Spring Boot, Django, .NET Core等。
- 前端技術(shù): 熟悉Vue.js/React,具備構(gòu)建數(shù)據(jù)可視化儀表盤的能力。
- 數(shù)據(jù)庫(kù): 熟練使用MySQL, PostgreSQL,了解時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)(如InfluxDB)與NoSQL(如MongoDB)。
- 工業(yè)協(xié)議與中間件: 了解OPC UA, MQTT, Modbus;熟悉消息隊(duì)列(如RabbitMQ, Kafka)的應(yīng)用。
- 工具與平臺(tái):
- 仿真與建模: 熟練使用FlexSim, AnyLogic, Plant Simulation進(jìn)行生產(chǎn)系統(tǒng)仿真與優(yōu)化。
- 數(shù)據(jù)分析: 熟練使用Pandas, NumPy, Scikit-learn進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析;熟悉Tableau/Power BI。
- 開發(fā)與協(xié)作: 精通Git,熟悉Docker容器化技術(shù)及Linux環(huán)境,了解CI/CD流程。
工作經(jīng)歷
[公司名稱] | [職位名稱] | [起止時(shí)間]
主導(dǎo)/參與開發(fā)了面向車間層的MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))生產(chǎn)調(diào)度模塊,運(yùn)用遺傳算法(Python實(shí)現(xiàn))優(yōu)化排產(chǎn)計(jì)劃,將平均訂單交付周期縮短了15%。
- 利用Vue.js + ECharts開發(fā)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)監(jiān)控看板,整合PLC數(shù)據(jù)(通過(guò)OPC UA),實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵設(shè)備OEE(全局設(shè)備效率)的可視化與實(shí)時(shí)報(bào)警。
- 基于Spring Boot微服務(wù)架構(gòu),重構(gòu)了舊有質(zhì)量追溯系統(tǒng),通過(guò)RFID/條形碼數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品從原材料到成品的全流程正向追溯與反向溯源,將追溯查詢時(shí)間從小時(shí)級(jí)降至秒級(jí)。
- 與工業(yè)工程師團(tuán)隊(duì)緊密合作,將價(jià)值流分析的改進(jìn)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為具體的軟件功能需求,并負(fù)責(zé)功能落地開發(fā),成功將某裝配線的在制品(WIP)庫(kù)存降低了20%。
- [公司名稱] | [職位名稱] | [起止時(shí)間]
- 使用AnyLogic仿真軟件對(duì)新建倉(cāng)儲(chǔ)中心進(jìn)行布局與物流仿真,并通過(guò)Python腳本自動(dòng)化輸出多方案對(duì)比報(bào)告,為決策提供數(shù)據(jù)支持,最終方案預(yù)計(jì)提升揀選效率25%。
- 開發(fā)了一套Python數(shù)據(jù)分析工具包,自動(dòng)處理從ERP系統(tǒng)導(dǎo)出的生產(chǎn)工時(shí)數(shù)據(jù),進(jìn)行線平衡分析,并可視化瓶頸工位,輔助IE團(tuán)隊(duì)進(jìn)行持續(xù)改善。
項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
智能倉(cāng)儲(chǔ)WMS系統(tǒng)原型開發(fā) | 個(gè)人主導(dǎo)項(xiàng)目
技術(shù)棧: Spring Boot + Vue.js + MySQL + Redis + RabbitMQ
- 項(xiàng)目描述: 設(shè)計(jì)并開發(fā)一個(gè)輕量級(jí)倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)原型,核心解決入庫(kù)、上架、揀選、出庫(kù)的數(shù)字化管理與路徑優(yōu)化問(wèn)題。
- 職責(zé)與成果:
- 應(yīng)用IE中的設(shè)施規(guī)劃與ABC分類法設(shè)計(jì)庫(kù)位分配邏輯。
- 實(shí)現(xiàn)基于任務(wù)優(yōu)先級(jí)和實(shí)時(shí)庫(kù)位狀態(tài)的動(dòng)態(tài)揀選路徑生成算法(A*算法變種)。
- 利用RabbitMQ解耦設(shè)備接口(如AGV、電子標(biāo)簽)與業(yè)務(wù)邏輯,模擬任務(wù)下發(fā)與反饋。
- 項(xiàng)目代碼已開源至GitHub,體現(xiàn)了從工業(yè)邏輯到軟件實(shí)現(xiàn)的完整能力。
- 生產(chǎn)能耗數(shù)據(jù)分析平臺(tái) | 校企合作項(xiàng)目
- 技術(shù)棧: Python (Flask) + InfluxDB + Grafana
- 項(xiàng)目描述: 為某制造企業(yè)搭建一個(gè)實(shí)時(shí)監(jiān)控與分析各生產(chǎn)線能耗的數(shù)據(jù)平臺(tái)。
- 職責(zé)與成果:
- 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案,通過(guò)MQTT協(xié)議接收來(lái)自智能電表的數(shù)據(jù)流。
- 使用InfluxDB存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù),利用其高效處理時(shí)間序列查詢的優(yōu)勢(shì)。
- 在Grafana中構(gòu)建多維度儀表盤,結(jié)合生產(chǎn)排程數(shù)據(jù),分析單位產(chǎn)值的能耗(IE指標(biāo)),識(shí)別非增值活動(dòng)的能源浪費(fèi)。
教育背景
[學(xué)校名稱] | [學(xué)位] | 工業(yè)工程專業(yè) | [起止時(shí)間]
主修課程: 運(yùn)籌學(xué)、生產(chǎn)計(jì)劃與控制、人因工程學(xué)、系統(tǒng)工程、質(zhì)量管理、管理信息系統(tǒng)(MIS)。
- 榮譽(yù)/獎(jiǎng)項(xiàng): (如有)全國(guó)大學(xué)生工業(yè)工程與精益管理創(chuàng)新大賽獎(jiǎng)項(xiàng)等。
- 在線課程/認(rèn)證: (可選,用于補(bǔ)充計(jì)算機(jī)技能)
- 例如:Coursera "Machine Learning" (Andrew Ng), Udemy "Complete Java Development Bootcamp"
自我評(píng)價(jià)/職業(yè)摘要
一名具備扎實(shí)工業(yè)工程理論基礎(chǔ)和強(qiáng)大軟件開發(fā)能力的復(fù)合型工程師。擅長(zhǎng)運(yùn)用系統(tǒng)化思維(IE)解析復(fù)雜的制造業(yè)務(wù)流程,并通過(guò)編寫高效的代碼將其轉(zhuǎn)化為可靠的軟件解決方案。致力于通過(guò)信息技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)系統(tǒng)的精益化、智能化與數(shù)字化升級(jí)。對(duì)工業(yè)軟件、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策及智能制造前沿技術(shù)充滿熱情。
使用建議:
1. 量化成果: 在描述經(jīng)歷和項(xiàng)目時(shí),盡可能使用數(shù)字(如提升效率XX%、降低成本XX%)來(lái)量化您的貢獻(xiàn),這是IE與工程實(shí)踐的共通語(yǔ)言。
2. 突出結(jié)合點(diǎn): 重點(diǎn)描述您如何將IE方法論(如優(yōu)化、仿真、數(shù)據(jù)分析)應(yīng)用于軟件開發(fā)過(guò)程,或如何通過(guò)軟件工具解決IE問(wèn)題。
3. 定制化修改: 根據(jù)應(yīng)聘公司的具體業(yè)務(wù)(如汽車、電子、物流)和職位要求,調(diào)整技能和經(jīng)歷的側(cè)重點(diǎn),例如,應(yīng)聘汽車行業(yè)可強(qiáng)調(diào)對(duì)APQP或特定MES模塊的經(jīng)驗(yàn)。
4. 作品集先行: 如果擁有GitHub或個(gè)人項(xiàng)目,請(qǐng)務(wù)必提供鏈接,這是證明您技術(shù)能力最直接有效的方式。