基于人工智能的牛仔服石洗工艺参数预测系统的研发

项目简介：

将聚焦AI与云计算深度集成展开，通过多源数据采集与特征提取构建工艺参数动态优化系统，结合材料特性与生产历史数据实现预测性制造（如预判工艺偏差并自动调整）；同时，以循环经济为导向，推动节水减排、废水回用与化学试剂精准投放技术助力牛仔制造碳中和，并依托柔性生产能力支持小批量个性化订单的高效处理，最终满足市场对定制化、可持续产品的多元化需求。

岗位一：数据分析研究员

岗位职责：

1. 负责牛仔服石洗工艺相关多源数据的采集、清洗、整理与深度分析。

2. 构建和管理工艺-性能-外观质量关联数据库。

3. 运用统计学方法和机器学习初步挖掘工艺参数（如浮石用量、洗涤时间、机械动作等）与成品外观（如对比度、磨损度、手感）之间的内在规律。

4. 为AI模型团队提供高质量、标准化的数据集与特征工程支持。

5. 撰写项目相关技术报告与数据分析文档。

要求与待遇：

1. 学历与背景：已获得纺织工程、服装技术与工程、材料科学相关专业的博士学位。

2. 首次签订1年劳务合同，综合待遇3万元/月（税前）。

技能要求：

1. 精通Python（Pandas， NumPy， Scikit-learn等）或R语言进行数据分析。

2. 熟悉数据库管理（SQL等）。

3. 具备扎实的纺织服装物理/化学性能测试知识，有牛仔产品研究经验者优先。

4. 具备优秀的逻辑分析能力和数据可视化能力。

申请方式：
请将个人详细简历（含学习、工作经历及研究成果）发送至邮箱：[haibin.ye@hkpolyu-xgresearch.cn]，邮件标题请注明：“应聘数据分析研究员-姓名-毕业院校”。

岗位二：AI算法研究员（工艺预测方向）

岗位职责：

1. 负责设计并搭建用于工艺参数预测的机器学习/深度学习模型（如回归模型、神经网络、强化学习等）。

2. 与数据分析研究员紧密合作，利用工艺数据训练、优化和验证模型性能。

3. 开发模型部署原型，实现从“期望外观效果”到“推荐工艺配方”的智能预测。

4. 跟踪人工智能在工业制造领域的最新算法，并应用于本项目。

要求与待遇：

1. 学历与背景：已获得计算机科学、人工智能、纺织工程（智能化方向）、应用数学或相关专业的博士学位。具备纺织服装背景知识者者优先。

2. 合同与待遇：首次签订1年劳务合同，综合待遇3万元/月（税前）。

技能要求：

1. 精通Python及主流深度学习框架（如PyTorch， TensorFlow）。

2. 扎实的机器学习理论基础，有工业预测、参数优化或计算机视觉项目经验者优先。

3. 具备优秀的算法实现和模型调优能力。

4. 对将AI技术应用于传统工业有浓厚兴趣和热情。

申请方式：
请将个人详细简历（含学习、工作经历及研究成果）发送至邮箱：[haibin.ye@hkpolyu-xgresearch.cn]，邮件标题请注明：“应聘AI算法研究员（工艺预测）-姓名-毕业院校”。

智能牛仔穿搭项目简介：

FASHION项目旨在精准解决个性化时尚推荐难题。主要围绕以下工作：1. 项目融合3D身体扫描与服装模拟技术，生成高精度穿搭评分数据集；2. 构建混合决策架构，将物理预测模型与大语言模型结合，实现专业性与通用性的平衡；3. 建立动态知识强化循环，通过持续整合真实数据与用户反馈，驱动系统不断自我进化。该技术体系能够为在线购物、个性化定制等场景提供真正契合用户身材与审美的智能推荐服务。

岗位三：AI算法研究员（时尚推荐方向）

岗位职责：

1. 负责设计并开发智能牛仔服装穿搭推荐系统的核心AI模型。

2. 研究并应用协同过滤、内容推荐、深度学习（如图神经网络）等算法。

3. 结合计算机视觉技术，对牛仔服装款式、风格、属性进行智能分析与表征。

4. 构建用户画像与服装知识图谱，实现精准、个性化、可解释的穿搭推荐。

5. 进行模型线上测试、A/B测试与持续迭代优化。

要求与待遇

1 . 学历与背景：已获得计算机科学、人工智能、数据科学、纺织服装数字化或相关专业的博士学位。熟悉服装领域知识（如款式、面料、搭配）者优先。

2.合同与待遇：首次签订1年劳务合同，综合待遇3万元/月（税前）。

技能要求：

1. 精通Python及深度学习框架，有扎实的推荐系统或计算机视觉项目经验。

2. 熟悉常见的推荐算法及评估指标。

3. 对时尚趋势和消费者行为有洞察力者更佳。

4. 具备良好的创新思维和解决问题的能力。

申请方式：
请将个人详细简历（含学习、工作经历及研究成果）发送至邮箱：[haibin.ye@hkpolyu-xgresearch.cn]，邮件标题请注明：“应聘AI算法研究员（时尚推荐）-姓名-毕业院校”。