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1. AI技術(shù)賦能
- 應(yīng)用AI工具優(yōu)化齒輪設(shè)計流程（如參數(shù)優(yōu)化設(shè)計、材料匹配、壽命預(yù)測等），提升設(shè)計效率與精度。
- 應(yīng)用AI賦能機器視覺/深度學習的齒輪缺陷檢測系統(tǒng)（裂紋、齒形誤差等）。
- 構(gòu)建AI模型預(yù)測齒輪性能（疲勞強度、噪音、傳動效率等），替代部分物理測試。
- 建立智能測試數(shù)據(jù)分析平臺，實現(xiàn)測試結(jié)果自動診斷與工藝反饋優(yōu)化。
- 探索AI驅(qū)動的創(chuàng)新設(shè)計方法。

2. 技術(shù)研究與落地
- 跟蹤AI前沿技術(shù)（機器學習、強化學習、數(shù)字孿生等），探索在機械制造場景的應(yīng)用。
- 主導(dǎo)AI技術(shù)從原型開發(fā)到產(chǎn)線落地的全流程，確保技術(shù)可實施性。

3. 跨部門協(xié)作
- 與產(chǎn)品、工藝、質(zhì)量部門協(xié)作，挖掘AI賦能關(guān)鍵節(jié)點并提供解決方案。
- 推動企業(yè)數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)，為AI應(yīng)用提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

任職資格：
1.碩士及以上學歷，計算機科學、人工智能、機械工程、自動化等相關(guān)專業(yè)（博士優(yōu)先）。

2. 技術(shù)能力和經(jīng)驗要求
- 具備AI在工業(yè)場景的實戰(zhàn)經(jīng)驗（如工藝優(yōu)化、缺陷檢測、預(yù)測性維護等方向）。
- 熟悉機械制造流程（齒輪加工工藝優(yōu)先）。
- 3年以上AI賦能制造業(yè)項目落地案例者優(yōu)先。

軟性要求：
- 具備從業(yè)務(wù)需求到技術(shù)方案的轉(zhuǎn)化能力，結(jié)果導(dǎo)向。
- 優(yōu)秀的跨部門溝通與項目管理能力。
- 對制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型有強烈興趣與洞察力。