岗位描述
岗位职责
岗位职责
1.负责图纸类数据(2D 图纸、3D 模型)及配套多模态数据(工艺文档、物料参数表等)的全流程处理,提取图纸中的尺寸公差、技术要求、材料类型等关键工艺要素,同时完成数据脱敏与标准化
2.基于预训练模型进行行业定制化开发,采用微调、检索增强生成(RAG)等技术优化模型对图纸信息的理解能力,输出符合实际生产的工序流程(涵盖设备刀具选型、加工工时等)
3.搭建并迭代行业工艺知识库(机加工、钣金、注塑、焊接、装配等细分领域标准流程),将其结构化后融入大模型,为工艺路径生成提供知识支撑,同时保障知识库的实时更新与多源知识融合
4.对接外部制造企业客户与内部业务、产品团队,针对客户特殊工艺场景完成模型的规则配置或算法微调,支撑个性化工艺路径生成
5.跟踪多模态大模型、图纸工艺领域的前沿技术与开源模型,快速完成技术原型验证,将适配的新技术引入系统
岗位要求
任职资格
1.精通 Python 编程,具备扎实的编码能力和良好的代码风格
2.熟悉主流深度学习框架(PyTorch、TensorFlow),能够进行模型的训练、微调
3.理解 Transformer 等大模型的基本原理,了解多模态大模型的微调方法(如 LoRA 轻量化调优、GRPO 强化学习等)
4.掌握 Prompt 工程技巧,能够设计有效的提示词引导大模型生成高质量回答
5.熟悉 RAG(检索增强生成)架构,了解常用向量数据库(Milvus、Faiss 等),能结合向量检索构建知识库
6.熟悉至少一种 Python Web 框架(如 FastAPI),能将模型和算法能力封装成服务
加分项
1.熟悉容器化技术,有模型服务封装与部署经验
2.有图纸/CAD 数据处理、工艺知识库相关项目或实习经历
3.有大模型微调、RAG 相关论文或开源项目贡献