在當今智能制造與數字化轉型的浪潮下，兼具工業工程（IE）思維與計算機軟件開發能力的復合型人才正成為市場的寵兒。本簡歷模板專為具備工業工程背景、并專注于或轉向計算機軟件開發領域的專業人士設計，旨在精準呈現您的跨學科優勢與技術實力，助您在求職中脫穎而出。
個人信息
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求職意向：工業軟件/智能制造系統/數據分析平臺 軟件開發工程師、MES/ERP開發工程師、工業物聯網（IIoT）應用開發工程師
* 在線作品集/GitHub鏈接：
專業技能
工業工程核心： 精通生產流程分析、工時測定（MTM/WF）、精益生產（Lean）、價值流圖（VSM）、設施規劃與物流仿真；熟悉質量管理體系（如六西格瑪）。
軟件開發技術棧：
* 編程語言： 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： 熟悉Vue.js/React，具備構建數據可視化儀表盤的能力。
- 數據庫： 熟練使用MySQL, PostgreSQL，了解時序數據庫（如InfluxDB）與NoSQL（如MongoDB）。
- 工業協議與中間件： 了解OPC UA, MQTT, Modbus；熟悉消息隊列（如RabbitMQ, Kafka）的應用。
- 工具與平臺：
- 仿真與建模： 熟練使用FlexSim, AnyLogic, Plant Simulation進行生產系統仿真與優化。
- 數據分析： 熟練使用Pandas, NumPy, Scikit-learn進行數據處理與分析；熟悉Tableau/Power BI。
- 開發與協作： 精通Git，熟悉Docker容器化技術及Linux環境，了解CI/CD流程。
工作經歷
[公司名稱] | [職位名稱] | [起止時間]
主導/參與開發了面向車間層的MES（制造執行系統）生產調度模塊，運用遺傳算法（Python實現）優化排產計劃，將平均訂單交付周期縮短了15%。
- 利用Vue.js + ECharts開發實時生產數據監控看板，整合PLC數據（通過OPC UA），實現了關鍵設備OEE（全局設備效率）的可視化與實時報警。
- 基于Spring Boot微服務架構，重構了舊有質量追溯系統，通過RFID/條形碼數據關聯，實現了產品從原材料到成品的全流程正向追溯與反向溯源，將追溯查詢時間從小時級降至秒級。
- 與工業工程師團隊緊密合作，將價值流分析的改進點轉化為具體的軟件功能需求，并負責功能落地開發，成功將某裝配線的在制品（WIP）庫存降低了20%。
- [公司名稱] | [職位名稱] | [起止時間]
- 使用AnyLogic仿真軟件對新建倉儲中心進行布局與物流仿真，并通過Python腳本自動化輸出多方案對比報告，為決策提供數據支持，最終方案預計提升揀選效率25%。
- 開發了一套Python數據分析工具包，自動處理從ERP系統導出的生產工時數據，進行線平衡分析，并可視化瓶頸工位，輔助IE團隊進行持續改善。
項目經驗
智能倉儲WMS系統原型開發 | 個人主導項目
技術棧： Spring Boot + Vue.js + MySQL + Redis + RabbitMQ
- 項目描述： 設計并開發一個輕量級倉庫管理系統原型，核心解決入庫、上架、揀選、出庫的數字化管理與路徑優化問題。
- 職責與成果：
- 應用IE中的設施規劃與ABC分類法設計庫位分配邏輯。
- 實現基于任務優先級和實時庫位狀態的動態揀選路徑生成算法（A*算法變種）。
- 利用RabbitMQ解耦設備接口（如AGV、電子標簽）與業務邏輯，模擬任務下發與反饋。
- 項目代碼已開源至GitHub，體現了從工業邏輯到軟件實現的完整能力。
- 生產能耗數據分析平臺 | 校企合作項目
- 技術棧： Python (Flask) + InfluxDB + Grafana
- 項目描述： 為某制造企業搭建一個實時監控與分析各生產線能耗的數據平臺。
- 職責與成果：
- 設計數據采集方案，通過MQTT協議接收來自智能電表的數據流。
- 使用InfluxDB存儲時序數據，利用其高效處理時間序列查詢的優勢。
- 在Grafana中構建多維度儀表盤，結合生產排程數據，分析單位產值的能耗（IE指標），識別非增值活動的能源浪費。
教育背景
[學校名稱] | [學位] | 工業工程專業 | [起止時間]
主修課程： 運籌學、生產計劃與控制、人因工程學、系統工程、質量管理、管理信息系統（MIS）。
- 榮譽/獎項： （如有）全國大學生工業工程與精益管理創新大賽獎項等。
- 在線課程/認證： （可選，用于補充計算機技能）
- 例如：Coursera "Machine Learning" (Andrew Ng), Udemy "Complete Java Development Bootcamp"
自我評價/職業摘要
一名具備扎實工業工程理論基礎和強大軟件開發能力的復合型工程師。擅長運用系統化思維（IE）解析復雜的制造業務流程，并通過編寫高效的代碼將其轉化為可靠的軟件解決方案。致力于通過信息技術推動生產系統的精益化、智能化與數字化升級。對工業軟件、數據驅動決策及智能制造前沿技術充滿熱情。
使用建議：
1. 量化成果： 在描述經歷和項目時，盡可能使用數字（如提升效率XX%、降低成本XX%）來量化您的貢獻，這是IE與工程實踐的共通語言。
2. 突出結合點： 重點描述您如何將IE方法論（如優化、仿真、數據分析）應用于軟件開發過程，或如何通過軟件工具解決IE問題。
3. 定制化修改： 根據應聘公司的具體業務（如汽車、電子、物流）和職位要求，調整技能和經歷的側重點，例如，應聘汽車行業可強調對APQP或特定MES模塊的經驗。
4. 作品集先行： 如果擁有GitHub或個人項目，請務必提供鏈接，這是證明您技術能力最直接有效的方式。
