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
姓 名：
聯(lián)系電話：
電子郵箱：
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MQTT協(xié)議接收來自智能電表的數(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)過程，或如何通過軟件工具解決IE問題。
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。
