在当今智能制造与数字化转型的浪潮下，兼具工业工程（IE）思维与计算机软件开发能力的复合型人才正成为市场的宠儿。本简历模板专为具备工业工程背景、并专注于或转向计算机软件开发领域的专业人士设计，旨在精准呈现您的跨学科优势与技术实力，助您在求职中脱颖而出。
个人信息
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求职意向：工业软件/智能制造系统/数据分析平台 软件开发工程师、MES/ERP开发工程师、工业物联网（IIoT）应用开发工程师
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专业技能
工业工程核心： 精通生产流程分析、工时测定（MTM/WF）、精益生产（Lean）、价值流图（VSM）、设施规划与物流仿真；熟悉质量管理体系（如六西格玛）。
软件开发技术栈：
* 编程语言： 精通Java/Python/C#，熟悉JavaScript/TypeScript。
- 后端框架： 熟练掌握Spring Boot, Django, .NET Core等。
- 前端技术： 熟悉Vue.js/React，具备构建数据可视化仪表盘的能力。
- 数据库： 熟练使用MySQL, PostgreSQL，了解时序数据库（如InfluxDB）与NoSQL（如MongoDB）。
- 工业协议与中间件： 了解OPC UA, MQTT, Modbus；熟悉消息队列（如RabbitMQ, Kafka）的应用。
- 工具与平台：
- 仿真与建模： 熟练使用FlexSim, AnyLogic, Plant Simulation进行生产系统仿真与优化。
- 数据分析： 熟练使用Pandas, NumPy, Scikit-learn进行数据处理与分析；熟悉Tableau/Power BI。
- 开发与协作： 精通Git，熟悉Docker容器化技术及Linux环境，了解CI/CD流程。
工作经历
[公司名称] | [职位名称] | [起止时间]
主导/参与开发了面向车间层的MES（制造执行系统）生产调度模块，运用遗传算法（Python实现）优化排产计划，将平均订单交付周期缩短了15%。
- 利用Vue.js + ECharts开发实时生产数据监控看板，整合PLC数据（通过OPC UA），实现了关键设备OEE（全局设备效率）的可视化与实时报警。
- 基于Spring Boot微服务架构，重构了旧有质量追溯系统，通过RFID/条形码数据关联，实现了产品从原材料到成品的全流程正向追溯与反向溯源，将追溯查询时间从小时级降至秒级。
- 与工业工程师团队紧密合作，将价值流分析的改进点转化为具体的软件功能需求，并负责功能落地开发，成功将某装配线的在制品（WIP）库存降低了20%。
- [公司名称] | [职位名称] | [起止时间]
- 使用AnyLogic仿真软件对新建仓储中心进行布局与物流仿真，并通过Python脚本自动化输出多方案对比报告，为决策提供数据支持，最终方案预计提升拣选效率25%。
- 开发了一套Python数据分析工具包，自动处理从ERP系统导出的生产工时数据，进行线平衡分析，并可视化瓶颈工位，辅助IE团队进行持续改善。
项目经验
智能仓储WMS系统原型开发 | 个人主导项目
技术栈： Spring Boot + Vue.js + MySQL + Redis + RabbitMQ
- 项目描述： 设计并开发一个轻量级仓库管理系统原型，核心解决入库、上架、拣选、出库的数字化管理与路径优化问题。
- 职责与成果：
- 应用IE中的设施规划与ABC分类法设计库位分配逻辑。
- 实现基于任务优先级和实时库位状态的动态拣选路径生成算法（A*算法变种）。
- 利用RabbitMQ解耦设备接口（如AGV、电子标签）与业务逻辑，模拟任务下发与反馈。
- 项目代码已开源至GitHub，体现了从工业逻辑到软件实现的完整能力。
- 生产能耗数据分析平台 | 校企合作项目
- 技术栈： Python (Flask) + InfluxDB + Grafana
- 项目描述： 为某制造企业搭建一个实时监控与分析各生产线能耗的数据平台。
- 职责与成果：
- 设计数据采集方案，通过MQTT协议接收来自智能电表的数据流。
- 使用InfluxDB存储时序数据，利用其高效处理时间序列查询的优势。
- 在Grafana中构建多维度仪表盘，结合生产排程数据，分析单位产值的能耗（IE指标），识别非增值活动的能源浪费。
教育背景
[学校名称] | [学位] | 工业工程专业 | [起止时间]
主修课程： 运筹学、生产计划与控制、人因工程学、系统工程、质量管理、管理信息系统（MIS）。
- 荣誉/奖项： （如有）全国大学生工业工程与精益管理创新大赛奖项等。
- 在线课程/认证： （可选，用于补充计算机技能）
- 例如：Coursera "Machine Learning" (Andrew Ng), Udemy "Complete Java Development Bootcamp"
自我评价/职业摘要
一名具备扎实工业工程理论基础和强大软件开发能力的复合型工程师。擅长运用系统化思维（IE）解析复杂的制造业务流程，并通过编写高效的代码将其转化为可靠的软件解决方案。致力于通过信息技术推动生产系统的精益化、智能化与数字化升级。对工业软件、数据驱动决策及智能制造前沿技术充满热情。
使用建议：
1. 量化成果： 在描述经历和项目时，尽可能使用数字（如提升效率XX%、降低成本XX%）来量化您的贡献，这是IE与工程实践的共通语言。
2. 突出结合点： 重点描述您如何将IE方法论（如优化、仿真、数据分析）应用于软件开发过程，或如何通过软件工具解决IE问题。
3. 定制化修改： 根据应聘公司的具体业务（如汽车、电子、物流）和职位要求，调整技能和经历的侧重点，例如，应聘汽车行业可强调对APQP或特定MES模块的经验。
4. 作品集先行： 如果拥有GitHub或个人项目，请务必提供链接，这是证明您技术能力最直接有效的方式。
