崗位職責：
1. AI場景挖掘與方案落地（核心職責）
深入銷售、設計、工藝、生產(chǎn)等業(yè)務一線，調(diào)研痛點與需求，識別AI適用場景，制定可行的AI應用解決方案并推動實施。
設計/工藝部門： 探索AI輔助設計（生成式設計、圖紙自動審查）、工藝參數(shù)優(yōu)化、知識庫檢索等應用，縮短研發(fā)周期。
生產(chǎn)/總調(diào)/質(zhì)量部門： 引入AI視覺檢測方案、生產(chǎn)排程優(yōu)化算法、設備預測性維護模型，提升良品率與生產(chǎn)效率。
銷售/采購部門： 利用AI工具進行市場數(shù)據(jù)分析、客戶需求預測、供應商風險評估及智能標書生成。
職能后臺（人事/財務/經(jīng)管/行政）： 引入AI辦公助手，實現(xiàn)財務RPA自動化、HR智能篩選與培訓、公文自動撰寫與會議紀要生成，提升行政效能。
2. AI工具選型與推廣
負責調(diào)研市場上主流的AI軟件與工具（如大語言模型LLM、AI繪圖、RPA工具、數(shù)據(jù)分析平臺等），評估其在機械制造場景下的適用性與性價比。
組織內(nèi)部試點，編寫操作手冊與最佳實踐指南，指導各部門員工正確使用AI工具。
3. 提示詞工程與模型微調(diào)
針對公司特定業(yè)務（如機械圖紙標準、企業(yè)內(nèi)部知識庫），編寫高質(zhì)量的Prompt（提示詞），或協(xié)調(diào)外部供應商進行模型的微調(diào)訓練，確保AI輸出結(jié)果的專業(yè)性與準確性。
4. 培訓賦能與文化建設
定期組織AI技能培訓分享會，提升全員"AI商"，培養(yǎng)各部門員工利用AI解決問題的思維與能力，推動企業(yè)向智能化組織轉(zhuǎn)型。
5. 數(shù)據(jù)安全與合規(guī)
在推廣AI應用過程中，制定數(shù)據(jù)脫敏與保密規(guī)范，確保核心技術圖紙、財務數(shù)據(jù)及客戶信息的安全。
崗位要求：
1. 教育背景
本科及以上學歷，計算機科學、人工智能、自動化、機械工程（具備數(shù)字化背景）等相關專業(yè)。
2. 經(jīng)驗要求
2年以上AI應用開發(fā)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢或相關工作經(jīng)驗。
有機械制造、工業(yè)自動化行業(yè)背景者優(yōu)先；熟悉制造業(yè)核心業(yè)務流程（如PLM、ERP、MES系統(tǒng)邏輯）者極大加分。
3. 技術能力
AI工具熟練度： 精通主流大語言模型（如ChatGPT, Claude, 文心一言等）的使用技巧，熟悉Prompt Engineering（提示詞工程）；了解AI繪圖、AI編程輔助、RPA（機器人流程自動化）等工具。
數(shù)據(jù)處理： 具備一定的數(shù)據(jù)分析能力，熟練使用Python/SQL進行數(shù)據(jù)清洗與分析者加分。
開發(fā)能力： 具備API接口調(diào)用、簡單腳本開發(fā)能力，能獨立搭建小型AI應用工具（如基于LangChain搭建知識庫助手）者優(yōu)先。
4. 綜合素質(zhì)
極強的跨界溝通能力： 能聽懂工程師的圖紙語言，也能理解財務的報表邏輯，將技術語言翻譯為業(yè)務語言。
敏銳的洞察力： 善于發(fā)現(xiàn)重復性、低價值的工作環(huán)節(jié)，并提出優(yōu)化方案。
自驅(qū)力與學習力： AI技術迭代極快，需具備極強的自學能力，緊跟技術前沿。