到岗时间：不限
婚况要求：不限
1. 工艺设计与仿真验证
· 负责产品制造工艺流程的设计、优化与标准化，编制工艺流程卡、作业指导书（SOP）、PFMEA等工艺文件。
· 运用仿真软件（如CATIA、SolidWorks、PDPS或ANSYS等）进行产品装配仿真、人机工程分析、产线布局模拟及运动干涉检查，在设计阶段发现并解决潜在工艺问题，减少现场试错成本。
2. AI赋能工艺开发
· 挖掘制造过程中的业务场景，利用机器学习/深度学习技术开发垂类模型，赋能工艺设计。例如：基于振动信号分析或视觉检测的关键部件剩余寿命预测、模具磨损分析等。
· 参与工艺AI Agent的开发，利用RAG（检索增强生成）、LLM（大语言模型）或MCP等模型应用，构建工艺知识库，实现工艺文档的智能化检索、生成与版本控制，辅助工艺决策。
3. 数据驱动与智能决策
· 收集并清洗生产过程中的工艺参数、设备状态及质量数据，进行深度数据分析与挖掘，利用数据要素优化工艺参数，建立从模型训练到部署的全流程能力。
· 参与数字孪生系统或智能制造系统的开发与集成，如结合MES系统数据，实现物理产线与虚拟模型的实时映射与异常预警。
4. 跨部门协同与技术转化
· 协同研发、质量、生产部门解决现场技术瓶颈，主导新产品（NPI）的工艺评审与可制造性审查（DFM）。
· 跟踪行业先进的制造技术（如机器视觉检测、自动化集成），推动传统工艺向 数字孪生 智能决策 的数字化转型。
任职要求：
1. 教育背景：硕士及以上学历（优秀本科生可考虑），智能制造、计算机、人工智能、机械自动化、工业工程、数据科学等相关专业。
2. 工艺基础：了解基本的制造工艺（如组装、机加工、PCBA或特定行业工艺如涂装、冲压等），熟悉工艺文件编写（SOP/PFMEA/CP）及ISO质量管理体系。
3. 仿真能力：熟练掌握至少一种主流仿真或设计软件（如CATIA、SolidWorks、PDPS、ANSYS、UG/NX），能独立完成仿真任务并指导现场调整。
4. AI与数字化技能：
· 熟悉机器学习、深度学习基本原理，掌握至少一种开发语言（Python/Java），了解TensorFlow/PyTorch等框架。
· 对AI大模型应用（RAG/LLM）有热情或实操经验，具备数据处理（清洗/分析）能力，能够挖掘制造域的数据价值。
5. 综合素质：具备较强的逻辑分析能力、跨学科团队协作能力及解决现场复杂问题的能力，对新技术有强烈的好奇心与钻研精神。
加分项：
· 有仿真软件二次开发经验（如CATIA/PDPS二次开发）。
· 熟悉MES/MOM系统架构或OPC UA/PLC通信协议。
· 有数字孪生、工业视觉检测或工艺知识库构建项目经验。
求职提醒：求职过程请勿缴纳费用，谨防诈骗！若信息不实请举报。
