一、职位定位 本岗位是连接焊接工艺机理与人工智能算法的桥梁型角色，核心使命是：将焊接工艺的物理规律、工程经验和质量评判标准，转化为AI可以学习、推理和优化的数据、规则与模型。 这不是传统的工艺工程师岗位——你将直接与算法团队协同工作，参与定义“焊接智能”的数据基础与工艺逻辑。同时，你将作为“焊接+AI”交叉方向的研究骨干，衔接学术界前沿成果与产业界实际需求。 二、岗位职责 1. 焊接工艺机理建模与知识工程 针对工程机械、船舶海工、钢结构、压力容器等重点行业，建立覆盖材料-方法-参数-质量全链路的焊接工艺知识体系。 将焊接工艺专家经验（参数匹配、缺陷诊断、工艺评定逻辑）转化为可编码、可推理的规则库与知识图谱。 主导焊接工艺数据库建设，持续沉淀各场景、各材料的WPS/PQR数据资产。 2. 焊接智能化协同研发 与算法团队深度协同：明确定义焊接数据的标注规范、工艺特征提取方法和质量评判标准，指导AI团队构建高质量的训练数据集。 参与模型研发全流程：从数据标注规范制定、工艺特征提取，到模型训练中的工艺逻辑验证、测试集构建，全程参与焊接智能模型的定义、训练、评测与迭代优化。 衔接学术与产业：对接哈工大等合作高校的前沿研究成果，评估其焊接工艺相关AI技术在工业场景中的适用性，推动“学术模型→工业算法”的转化落地。 3. 复杂工艺场景攻关 主导厚板多层多道、异种材料焊接、全位置焊接等复杂场景的工艺方案设计与验证。 针对焊接质量缺陷（气孔、未熔合、裂纹等）进行根因分析，建立基于过程数据的缺陷预测与诊断规则。 4. 跨部门技术协同 作为“焊接翻译官”，在算法工程师、软件工程师、现场工艺人员之间建立统一的技术语言和数据规范。 配合产品团队完成面向客户的技术方案输出与工艺评估。

1. 学历与专业（必须） 硕士研究生及以上学历，焊接技术与工程、材料加工工程（焊接方向）、材料科学与工程（焊接方向）等相关专业。 博士研究生优先。 2. 工作经验 接受优秀应届硕博毕业生（博士优先）。 有焊接工艺相关实习、科研项目或企业横向课题经验者优先。 有国际焊接工程师（IWE）资质者优先。 3. 专业技能 焊接核心能力：熟悉MIG/MAG等主流焊接方法及工艺参数优化逻辑；了解各类金属材料（碳钢、不锈钢、铝合金等）的焊接性；熟悉WPS/PQR体系。 算法理解能力（关键加分项） ：了解AI/机器学习的基本概念与工作流程；理解数据标注、特征工程在模型训练中的作用；能与算法工程师顺畅沟通工艺逻辑与数据需求。 工具基础：了解Python或MATLAB等数据分析工具者优先；了解焊接过程传感（视觉、电流/电压、温度）数据采集者优先。 4. 综合素质 具备将复杂工艺问题结构化、逻辑化的拆解能力。 沟通能力强，能在算法、研发、现场等多角色之间高效协同。 具备科研严谨性与工程务实态度。