制造业AI场景落地：深入生产、质量、供应链、仓储等业务一线，识别可应用AI技术的场景（如AI质检、预测性维护、智能排产、供应链需求预测等），并主导方案设计与落地。 工业数据分析与建模：对生产过程中的海量数据（设备参数、工艺数据、质量检测数据等）进行清洗、分析与建模，利用机器学习/深度学习算法解决实际问题。 大模型应用探索：探索大语言模型（LLM）在制造业知识管理、设备运维知识库、生产报告自动生成等场景的应用，搭建RAG或Agent应用。 系统集成与推广：将AI模型与公司现有MES、ERP、QMS等业务系统集成，推动AI能力嵌入业务流程，并跟踪上线效果持续迭代。

教育背景：本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、工业工程、数据科学等相关专业。 工作经验：3年以上AI/数据分析相关经验，有制造业AI项目实际落地经验（必需）。 熟练掌握Python，熟悉常用机器学习/深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）。 熟悉工业场景常见数据类型（时序数据、图像数据等），有计算机视觉（质检）或时序预测类项目经验者优先。 了解大模型应用开发（RAG、Prompt Engineering、Agent），有实际落地经验者加分。 了解SQL及常见数据库，具备工业系统（MES/ERP）数据对接经验者优先。 个人素质：具备较强的业务理解力与跨部门沟通能力，能主动深入一线挖掘需求，对AI在制造业的落地有热情。