结合制造业务需求，主导机器学习、深度学习、强化学习、时序预测等智能学习技术在制造端的应用方向规划与能力建设。牵头智能制造、质量控制、设备运维、生产运营等场景的技术调研、方案设计、模型开发与落地验证，解决算法应用中的关键技术问题，沉淀可复用的技术体系、方法和工具，规划业务发展方向。

1、人工智能、计算机科学、自动化、控制工程、统计学、数学、工业工程或相关专业博士学历，具备扎实的机器学习、深度学习、强化学习、时序分析和优化理论基础。 2、在机器学习、强化学习、时序预测、异常检测等至少一个方向有深入的研究或项目积累，主导过「问题定义 → 方案设计 → 算法开发 → 落地验证」的完整技术攻关经历，有智能制造、工业场景（质量、设备、生产运营等）算法应用经验者优先。 3、熟练掌握Python及PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等主流框架，能够独立完成数据分析、模型设计、训练评估、工程验证和应用落地；具备AI应用基本认知，能够熟练使用AI Coding工具提升研发效率并验证输出结果。