1、参与制造工程领域AI 应用落地：围绕成本报价、审单、基础数据维护、工程制图等场景，开展 AI 工具 / 方案的需求梳理、场景设计与业务集成，包括 AI 成本报价、智能审单、数据自动维护校验、AI 辅助制图、图纸智能审核等应用落地； 2、支撑 AI 赋能制造工程领域业务优化：针对成本报价、审单规则、数据治理、图纸管理等业务，参与数据整理、规则提炼、AI 方案设计与效果验证，协助完成 AI 工具调优、流程自动化落地，解决业务迭代中的数据与 AI 应用问题，输出效率优化方案； 3、跟踪制造工程AI 技术与文档沉淀：跟踪 AI、大模型在服务器制造、数据处理领域的最新应用，协助技术调研与原型验证；编写业务需求、AI 应用方案、作业规范及技术文档，推动工程业务智能化、标准化。 1、专业基础：具备扎实的AI 与大模型理论基础，熟悉机器学习、深度学习基本原理，掌握 Python 编程，了解大模型应用相关技术框架； 2、业务实践：有 AI 工具应用与部署、流程自动化、RAG、提示词工程等实践经验；能将大模型能力与工程业务结合，完成方案落地与效果验证； 3、综合能力：具备优秀的业务理解、逻辑分析与文档撰写能力，学习能力强，善于沟通协作，能快速适配制造工程领域的智能化迭代需求。