上海精智实业股份有限公司

1.负责图纸类数据（2D 图纸、3D 模型）及配套多模态数据（工艺文档、物料参数表等）的全流程处理，提取图纸中的尺寸公差、技术要求、材料类型等关键工艺要素，同时完成数据脱敏与标准化 2.基于预训练模型进行行业定制化开发，采用微调、检索增强生成（RAG）等技术优化模型对图纸信息的理解能力，输出符合实际生产的工序流程（涵盖设备刀具选型、加工工时等） 3.搭建并迭代行业工艺知识库（机加工、钣金、注塑、焊接、装配等细分领域标准流程），将其结构化后融入大模型，为工艺路径生成提供知识支撑，同时保障知识库的实时更新与多源知识融合 4.对接外部制造企业客户与内部业务、产品团队，针对客户特殊工艺场景完成模型的规则配置或算法微调，支撑个性化工艺路径生成 5.跟踪多模态大模型、图纸工艺领域的前沿技术与开源模型，快速完成技术原型验证，将适配的新技术引入系统

1.精通 Python 编程，具备扎实的编码能力和良好的代码风格 2.熟悉主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow），能够进行模型的训练、微调 3.理解 Transformer 等大模型的基本原理，了解多模态大模型的微调方法（如 LoRA 轻量化调优、GRPO 强化学习等） 4.掌握 Prompt 工程技巧，能够设计有效的提示词引导大模型生成高质量回答 5.熟悉 RAG（检索增强生成）架构，了解常用向量数据库（Milvus、Faiss 等），能结合向量检索构建知识库 6.熟悉至少一种 Python Web 框架（如 FastAPI），能将模型和算法能力封装成服务 加分项 1.熟悉容器化技术，有模型服务封装与部署经验 2.有图纸/CAD 数据处理、工艺知识库相关项目或实习经历 3.有大模型微调、RAG 相关论文或开源项目贡献