1，构建行业知识库，开发智能检索、决策助手； 2，开发排产优化模型（应对紧急插单/设备故障等扰动）、质量预测算法 、刀具磨损预测模型、设计异常检测算法等预测算法； 3，供应链风险预测、客户需求洞察、算法中台建设等

1，数学/计算机/机械电子专业硕士以上学历 2，3年以上工业算法落地经验（至少2个完整项目闭环） 3，精通Python机器学习栈（Sklearn/TensorFlow/PyTorch） 4，掌握运筹学工具（CPLEX/Gurobi/OR-Tools） 5，熟悉工业数据特性（时序数据/高噪声数据/小样本数据） 6，理解机械加工核心参数（如切削力计算/热处理相变原理）、了解设备数据采集难点（如老旧机床协议逆向工程） 7，优先项 7.1，有制造业领域大模型微调经验（如基于LLAMA架构训练工艺知识问答模型） 7.2，掌握知识蒸馏技术（将大模型能力下沉到边缘设备） 7.3，开发过OPC UA与AI模型的实时数据对接方案 7.4，能用生产指标解释算法价值（如“排产算法提升设备利用率12%”）