这个岗位要解决什么
把 AI 接进日常工作
模泰正在天津工厂的实际工作中落地 AI 应用。这个岗位连接 AI 与业务：与使用者厘清问题，评估 AI 是否合适，完成方案接入、试用和培训，并根据反馈持续迭代。
你来后先做什么
从一个明确的小问题开始
先选择一个边界清楚的问题，梳理当前做法、使用者和效果判断标准，再设计实现方式，推动方案进入可试用状态。
- 梳理使用者、输入和输出，明确判断方案是否有效的方法。
- 判断问题适合 AI、普通程序，还是应先调整流程。
- 做出可运行的原型，并让它进入受控的真实试用。
- 记录错误、使用反馈和后续准备修改的内容。
工作如何推进
从问题定义走到验证和迭代
- 01
问清问题
与使用者还原当前做法，识别重复步骤、易错位置和结果接收者，进一步明确输入、输出和测试方法。
- 02
做出原型
使用编程、接口、数据表和合适的开源组件完成小而可运行的实现，再逐步接入实际流程。
- 03
测试与核验
检查正常、异常、边界和权限场景，记录准确性、一致性、来源和已知限制，对关键结果保留人工确认。
- 04
推动使用
编写简短说明，组织试用和培训，观察真实使用情况，再根据反馈、误操作和失败记录继续修改。
判断是否适合
能从厘清问题走到真实验证
我们重视与团队共同厘清问题、亲自推进可验证的尝试，并依据实际结果持续调整。
基本条件
申请这个岗位，你需要
- 熟悉 Python、JavaScript 中的至少一种，并理解 API、数据库和 Git 的基本做法。
- 面对尚未明确的问题，能与团队共同厘清重点，并形成范围清楚、可以验证的尝试。
- 主动了解并实际试用 AI 开发工具，对不同工具的能力和边界形成自己的判断。具备使用相关工具完成项目的经历，并能根据需要选择、组合、迭代或切换工具。
- 在现场与使用者共同验证方案，依据反馈持续调整，并推动方案进入日常使用。
入职后的学习重点
入职后需要逐步掌握
- 围绕实际项目补充所需的 AI 方法、模型和工具知识。
- 逐步熟悉线束制造流程、现场使用者和业务约束。
- 在受控试用中掌握从原型到日常使用所需的测试、权限与安全检查。
- 通过错误和反馈积累问题定位、调整与再次验证的方法。
怎样申请
和我们聊聊你真正做过的一件事
- 一份简历或个人简介。
- 选择一个你愿意分享的代表项目，写清它解决什么问题、你负责什么，以及怎样实现、测试和投入使用。
- 如果方便，可附上 GitHub、Gitee、博客、演示视频或其他项目链接。
可以使用 AI 准备申请材料。请说明哪些部分使用了 AI、你做了哪些修改，以及怎样确认内容真实。