1、技术类岗位
前端开发工程师（FE）：负责网页或应用的前端界面开发与交互设计，使用 HTML、CSS、JavaScript 等技术构建用户可直接交互的页面，确保在不同浏览器和设备上的兼容性与良好体验。
后端开发工程师（BE）：承担平台功能开发、接口开发和功能实现，依据需求进行系统设计、代码编写，处理后台业务逻辑，维护服务器端程序的稳定运行，保障数据的安全存储与高效处理。
移动开发工程师：专注于移动端应用的开发，针对 Android 和 iOS 系统，运用相应技术开发高性能、用户体验佳的移动应用程序。
硬件开发工程师：参与智能硬件设备的研发，涉及电路设计、嵌入式系统开发等，使硬件设备具备联网和智能控制功能。
测试工程师/软件测试/自动化测试/功能测试/测试开发等：设计并执行测试用例，对软件产品进行全面测试，包括功能、性能、兼容性等方面，及时发现并反馈软件中的缺陷和问题，协助开发人员进行修复，确保产品质量。
运维/IT 技术支持/网络工程师/网络安全等：保障系统的稳定运行，处理突发故障，维护网络安全，进行服务器的配置、监控与优化，确保各类互联网服务的正常开展。
数据库管理员（DBA）：负责数据库的安装、配置、备份与恢复，优化数据库性能，保障数据的完整性与一致性，设计和实施数据库架构，满足业务的数据存储与检索需求。
算法研究员/算法工程师：深入研究各类算法，如图像识别、自然语言处理等领域的算法，优化现有算法或开发新算法，为产品提供智能化的功能支持。
机器学习/深度学习工程师：利用机器学习和深度学习技术进行数据分析与预测，挖掘数据中的价值信息，应用于推荐系统、智能客服、自动驾驶等多个领域。
数据标注/AI 训练师：对大量数据进行标注和整理，为机器学习模型的训练提供高质量的标注数据，助力人工智能技术的发展。
2、产品类岗位
产品经理（PD）：负责产品的规划、设计、开发与推广的全流程管理，收集和分析用户需求，制定产品路线图，协调各方资源推动项目进展，把控产品质量和上线时间，持续关注市场动态和用户反馈，对产品进行迭代优化。
项目经理（PM）：主要负责项目的整体规划、执行、监控和收尾工作，合理分配资源，制定项目计划和预算，跟踪项目进度和风险，确保项目按时交付，达到预期目标。
3、运营类岗位
产品运营（PO）：通过各种运营手段提升产品的用户活跃度、留存率和付费转化率，制定运营策略，策划活动，优化产品功能和用户体验，分析运营数据，为产品的持续发展提供决策依据。
内容运营（CO）：负责网站、APP 等内容的策划、创作、编辑和发布，生产优质内容，吸引用户关注，提高用户粘性，促进内容的传播与分享，同时关注内容的合规性和版权问题。
用户运营（UO）：围绕用户的新增、留存、活跃和传播开展工作，通过用户调研、数据分析等方式了解用户需求和行为，制定用户运营策略，建立用户关系管理体系，提高用户满意度和忠诚度。
活动运营（AO）：策划和执行各类线上线下活动，吸引用户参与，提高品牌知名度和产品曝光度，协调各方资源，确保活动的顺利开展，评估活动效果，总结经验教训，为后续活动提供参考。
4、市场销售类岗位
市场推广/营销专员：制定市场推广策略，策划并执行市场活动，提升品牌知名度和产品影响力，通过广告投放、社交媒体营销、公关活动等多种渠道，将产品推向目标客户群体。
商务拓展/销售代表：寻找潜在客户，建立和维护客户关系，推广公司产品和服务，完成销售任务，了解市场需求和竞争态势，为客户提供解决方案，促成合作与交易。
5、设计类岗位
UI 设计师（User Interface Designer）：专注于软件的人机交互、操作逻辑、界面美观的整体设计，协同前端开发团队实现 UI 设计及交互效果，优化 Web UI 和 APP UI 的视觉交互流程。
UX 设计师（User Experience Designer）：致力于提升用户体验，通过用户调研、原型设计、用户测试等方法，优化产品的易用性、可访问性和用户满意度。
平面设计师：负责公司宣传资料、广告海报、包装设计等平面物料的设计工作，运用创意和设计技巧传达品牌形象和产品信息。
6、职能类岗位
人力资源（HR）：负责公司的招聘、培训、绩效考核、薪酬福利、员工关系等人力资源管理工作，根据公司发展需求招聘合适人才，制定并实施员工培训与发展计划，维护良好的企业文化和员工氛围。
行政/后勤：承担公司日常行政管理事务，包括文件管理、办公用品采购、办公环境维护、会议组织安排等，为公司的正常运转提供后勤支持。
财务：进行财务核算、资金管理、预算编制与分析、税务申报等工作，为公司的决策提供财务数据支持，合理控制成本，确保公司的财务状况健康稳定。
互联网工作与工业机器人结合的机遇如下：
1、数据采集与分析方面
海量数据收集：工业机器人在生产过程中会产生大量的数据，如设备的运行状态、生产工艺参数、产品质量检测数据等，互联网工作可以通过搭建数据采集系统，将这些分散的数据整合到云端或数据中心，方便企业进行集中管理和分析，利用物联网技术连接工业机器人和生产设备，实时采集数据并上传至云平台。
深度数据分析与挖掘：借助互联网的大数据分析技术和工具，对工业机器人产生的海量数据进行深度挖掘和分析，可以发现生产过程中的潜在问题、优化工艺参数、预测设备故障等，为企业的生产决策提供有力支持，比如通过机器学习算法对数据进行分析，建立设备故障预测模型，提前安排维修保养，减少停机时间。
2、远程监控与运维方面
实时远程监控：互联网技术可以实现对工业机器人的远程实时监控，工作人员可以通过手机、电脑等终端设备随时随地查看机器人的工作状态、运行参数等信息，及时掌握生产线的情况，在大型工厂或分布式生产环境中，管理人员可以在办公室或异地通过监控界面对各个车间的机器人进行集中监控。
远程故障诊断与维护：当工业机器人出现故障时，利用互联网的远程连接和数据传输功能，技术人员可以在远程对机器人进行故障诊断，通过分析机器人的运行数据、故障代码等信息，快速定位故障原因，并提供解决方案，对于一些简单的问题，可以直接通过远程操作进行修复；对于复杂问题，也可以提前准备维修方案和备件，缩短维修时间。
3、生产管理与优化方面
生产调度与协同：互联网工作可以将工业机器人与其他生产环节进行有机整合，实现生产调度的优化和协同作业，通过工业互联网平台，将订单信息、生产计划、物料供应等数据共享给机器人和其他生产设备，实现生产过程的自动化调度和协同运作，提高生产效率和灵活性，在智能制造工厂中，根据订单需求自动分配机器人的任务，实现不同产品型号的混线生产。
供应链管理优化：工业机器人的应用可以提高生产的效率和质量，同时也会对供应链管理产生影响，互联网工作可以通过供应链管理系统与机器人的生产数据进行对接，实现供应链的透明化和可视化，企业可以更准确地预测原材料的需求、优化库存管理、提高供应链的响应速度，降低生产成本。
4、人机协作与创新应用方面
人机协作模式探索：互联网技术为人机协作提供了更多的可能性，通过虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，工人可以与工业机器人进行更直观、更高效的协作，工人可以通过 VR 眼镜看到机器人的操作过程和虚拟的操作指导，提高操作的准确性和安全性；机器人可以根据工人的动作和指令进行实时调整，实现更加灵活的协作方式。
创新应用开发：互联网的开放性和创新性为工业机器人的应用带来了更多的创新空间，企业和开发者可以利用互联网的技术平台和资源，开发各种基于工业机器人的创新应用，如开发机器人的智能编程软件、机器人的远程操作应用程序、机器人与其他智能设备的集成应用等，拓展工业机器人的应用领域和功能。
