1.负责光耦合设备测试数据收集、清洗与特征工程，构建标准化数据集； 2.设计并训练 AI 预测模型，实现后站测试通过率的精准预测，解释模型决策逻辑； 3.将模型部署至生产环境，开发实时推理接口，对接生产系统实现自动预警； 4.持续监控模型效果，结合新数据优化模型，提升预测准确性； 5.与工艺团队协作，输出技术文档，推动模型在生产中落地应用 6.制定数据血缘关系，通过前后制程数据关系指导产品业务改进，工艺改进

1.熟练用C++/ Python至少其中一种语言，掌握 PyTorch/TensorFlow 等机器学习框架； 2.有模型部署经验，懂分类、时序类 AI 模型； 3.了解MES,HTTP等交互系统的基本接口逻辑，能配合工艺团队梳理数据对接需求 4.有制造业 AI 项目（如质量预测、趋势预测、大数据治理等）经验者/企业级数据治理经验优先 5.能独立完成算法模块的跨平台移植与调试 6.良好的学习、问题解决能力。熟悉常用深度学习模型 7.能基于业务反馈问题抽离出数据底层逻辑及规则，并推进实施