1.端到端流程自动化: 负责打通从“3D结构生成”到“物理仿真验证”的闭环工作流,建立一套全自动、可迭代的“设计→反馈→优化”流水线。 2.MCP与技能开发/集成: 提取并抽象工程领域知识(例如计算机辅助设计(CAD)工作流、电磁仿真/测试经验),为AI智能体开发模型上下文协议(MCP)工具或专用技能,并将其集成到目标功能中。 3.生成式3D设计开发: 利用多种方法(包括端到端建模、预训练+微调范式)进行结构拓扑优化,探索能满足严苛信号完整性(SI)性能指标的新型架构设计。 4.智能建模引擎: 基于主流CAD软件套件(如Creo/ProE、SolidWorks)或开源3D建模框架(如FreeCAD)进行高级二次开发,实现复杂结构的参数驱动生成和快速优化迭代。

1.机械工程、自动化、计算机图形学或相关专业本科及以上学历。 2.对计算机辅助设计(CAD)和计算机辅助工程(CAE)有扎实的理解和基础背景。 3.熟悉标准机器学习算法,精通Python编程语言,并具备AI在CAD/CAE领域的项目实战经验。 4.具备较强的逻辑思维能力、快速自学能力以及优秀的跨团队协作沟通能力。 优先条件: ●具有将AI模型部署到实际工业工程工作流(如流体动力学(CFD)、结构力学或电磁(EM)仿真)中的经验者优先考虑。 ●具有生成式设计项目经验,特别是使用生成式AI(GenAI)进行工程设计优化的候选人,将获优先录用。