1. 负责机械设计、制造或运维过程中的核心算法研发，包括但不限于几何网格生成、运动控制算法、动力学建模或有限元仿真加速等。 2.基于机械设备（如压力机、数控机床等）的传感器数据，研发故障诊断、寿命预测及健康管理算法，提升设备运维智能化水平。 3. 探索大模型、计算机视觉等前沿技术在制造业供应链、工艺设计、质量检测等垂直场景的落地应用。 4.负责算法模型的工程化开发、性能优化，并与机械、电气等跨学科团队紧密协作，推动算法在工业软件或装备系统中的集成与部署。 5.跟踪智能制造、工业软件领域的学术与工业界前沿动态，进行技术预研，保持团队技术竞争力。

1. 计算机科学、人工智能、应用数学、机械工程、自动化等相关专业，硕士及以上学历。 2.扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉信号处理、时间序列分析或计算几何等相关算法。 3.精通Python或C++，熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备良好的代码风格��工程落地能力。 4.解制造业数据特点，有工业软件、数字孪生或设备故障诊断相关项目经验者优先。 5. 具备优秀的逻辑分析能力、跨团队协作沟通能力，对“AI+制造”有浓厚兴趣和自驱力。