主要职责:
1. 负责基于AI的零部件选型系统的设计研发工作,整合企业历史设计数据与行业编码标准;
2. 构建AI驱动的零部件选型模型,包括参数化建模、生成式设计(Generative Design)以及多目标优化算法,实现基于约束条件的智能选型;
3. 开发AI与CAD设计工具(如CATIA、UG)的集成接口,实现设计数据的自动提取、处理与AI模型输入;
4. 优化APQP(先期产品质量策划)流程,将DFMEA(设计失效模式与影响分析)、控制计划等文档数据结构化并输入AI系统进行风险预测与优化;
5. 持续跟踪AI技术发展趋势,探索多模态AI(如计算机视觉、自然语言处理)在零部件设计选型中的创新应用。
任职要求:
1. 机械工程、计算机科学、人工智能、电子工程等相关专业;
2. 熟悉零部件设计流程与规范,具备CATIA/UG等CAD工具的使用经验;
3. 掌握Python/C++等编程语言,熟悉PyTorch等深度学习框架,生成式AI等技术;
4. 能够将CATIA/UG等设计数据(如BOM、几何参数)转化为AI可处理的格式;
5. 具备将行业编码体系与AI模型输入参数映射的能力,确保选型结果的准确性与合规性;
6. 具备良好的问题解决能力和学习能力,能够快速适应新技术;
7. 有良好的团队合作精神,能够与团队成员有效沟通。