AI算法专家-3D/CAD/CAM方向

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核心职责 1. AI战略与路线图结合产品路线制定AI规划，在生成式AI、计算机视觉、工艺优化、智能切片、多色打印自动化、AI Agent等方向做优先级取舍，明确自研—集成—合作边界。 2. 全链路AI能力建设
• 设计—打印适配：生成式3D模型的可打印性优化，包括网格规整化、水密性、支撑生成、壁厚判断。
• 多色打印自动化：推动带纹理3D模型到多色切片文件的端到端自动化，包括颜色区域分割、耗材槽位智能映射、换色冲刷优化、多色可打印性校验；与切片软件和硬件团队协同，将多色打印从“专业手动配置”转为“近乎一键流程”，对首次打印成功率提升和换色废料率下降负责。AI边界是消除手动调色与映射错误、最大化首次成功率，不承诺物理打印零失败。
• 智能切片与工艺决策：从几何路径生成升级为融合材料熔融、挤出、冷却、收缩、设备能力的工艺决策。
• 过程视觉与实时干预：迭代打印过程视觉监测，覆盖炒面、翘边、堵头、层偏移，推动“检测—暂停”向“检测—诊断—参数自修正”演进。
• 质量预测与数据闭环：联合模型特征、切片参数、设备状态、打印日志、视觉检测与用户反馈，做失败风险预测与参数敏感性分析，构建数据飞轮。 3. 工程化与量产落地对边缘设备推理效率、功耗、成本负责，推动模型轻量化、端侧部署与OTA；建立评估基准与线上监控，确保新模型不回退体验；与硬件、嵌入式、切片软件、云平台协同，让AI嵌入真实工作流。 4. 团队搭建与组织能力从0到1搭建AI团队，建立“问题定义—离线验证—在线灰度—量化复盘”节奏；参与产学研合作、专利布局与行业技术话语权建设。任职要求（硬性）
• 8年以上AI/ML经验，其中3年以上团队管理或技术负责人经验；有硬件/智能制造/增材制造经验优先，但更看重是否经历过“模型必须在物理设备上可靠运行”的约束。
• 在以下至少两个方向有可验证的深度落地经验：
• 计算机视觉：目标检测、图像分割、时序视觉分析，工业视觉或边缘部署优先；
• 智能优化/工艺参数：ML、RL或数值优化在工艺推荐、路径规划、调度优化中的应用；
• 生成式AI/3D生成：文生3D、图生3D、拓扑规整化与可制造性优化；
• 多色打印自动化：纹理到材质/耗材自动映射、颜色区域分割、多色切片集成、换色冲刷优化或首次成功率优化；
• AI Agent/LLM应用：多步骤规划、工具调用、复杂排障智能体。
• 有将AI项目从原型推进到量产的完整经历，能说清“业务指标—模型设计—工程取舍—量化结果”的因果链。
• 精通Python及PyTorch/TensorFlow生态，理解MLOps与数据管道；对边缘推理、模型压缩有基本判断力。

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