岗位职责：
1、负责处理与分析多源异构数据（热电偶时序数据、红外热成像数据、仿真分析图片、X光检测图像、金相图像等）。
2、开发、训练和优化用于工艺监控、缺陷预测、温度控制、工艺参数推荐的机器学习/深度学习模型。
3、负责模型的持续迭代、调优与性能评估，确保其预测精度和稳定性。
4、将算法模型封装为可部署的微服务，并参与模型上线后的性能监控与A/B测试。
5、跟踪前沿AI技术（如强化学习、迁移学习、小样本学习），探索在工艺优化中的创新应用。
岗位要求：
1、硕士以上学历，35岁以下，优先考虑材料类（重点为金属材料），其次考虑机械类，最后考虑机械相关类；不考虑计算机及相关专业。
2、具有扎实的算法基础，熟练掌握经典机器学习算法及至少一个深度学习领域（CV、时序预测、异常检测等）。
3、熟练使用Python及主流AI框架，有完整的模型开发至部署经验。
4、有工业大数据分析、质量预测、设备预测性维护等项目经验者优先。
5、有制造业（尤其是铸造、焊接、热处理）背景或项目经验者优先考虑。
6、良好的逻辑思维能力和解决问题的能力。
奔达公司专注于铝合金材料性能、产品设计、模具技术与制造工艺的一体化研发与服务，核心业务涵盖铝合金铸造模具、汽车轻量化压铸件（如轮毂、电机壳、踏板等）。秉持“技术领先、品质至上”的经营理念，依托企业技术中心和研发平台，持续推动技术创新与产业升级。