Mek-lab Inc. Incheon shahri, Michuhol-gu, Inha universiteti Inha Dream Centerda joylashgan amaliy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish va yetkazib berish kompaniyasidir. Biz ochiq kodli muhandislik dasturlari va sun'iy intellekt (AI) texnologiyalarini birlashtirib, mashinasozlik (CAE) va CAD/simulyatsiyani avtomatlashtirish yechimlarini tadqiq qilamiz va ishlab chiqamiz. Biz ishlab chiqarish va loyihalash muhandisligi sohasida samaradorlikni oshirish va kirish to'siqlarini kamaytirishga qaratilgan yangi avlod platformasini yaratishga e'tibor qaratmoqdamiz.

"Mek-lab is developing Mechanical Engineering Application using open source code, software and AI. Generally, open-source code has many advantages over commercial tool, but it is a lot harder to use. Now, AI can be a game-changer in making the open-source code more user-friendly and efficient. Create your own opportunity!"

Faoliyat yo‘nalishlari

• AI asosidagi CAE va CAD avtomatlashtirish yechimlarini ishlab chiqish: Mashinasozlik loyihalash va simulyatsiya ishlarini qo'llab-quvvatlash uchun chuqur o'rganish (Deep Learning) va katta til modellari (LLM) asosidagi sohaga xos AI texnologiyalarini birlashtirgan muhandislik dasturlarini ishlab chiqamiz. Ishlab chiqarish tannarxini baholash, chizmalardagi xatolarning oldini olish va ishlov berish jarayonlarini standartlashtirishni avtomatlashtiruvchi yechimlarni taqdim etamiz.
• Veb-asosidagi 3D muhandislik ma'lumotlarini vizualizatsiya qilish va xavfsizlik: Loyihalash chizmalari va qismlar shakllarini veb-muhitda muammosiz ko'rish va almashish imkonini beruvchi 3D tomoshabin platformasini ishlab chiqamiz va sinovdan o'tkazamiz. Asosiy ishlab chiqarish aktivlari bo'lgan chizma ma'lumotlarining sizib chiqishini oldini olish uchun Web 3D DRM va xavfsizlik tizimini qurish texnologiyalarini ham taqdim etamiz.

Mahsulotlar

• CAD Gen: CAD shakllarini yaratishni avtomatlashtiruvchi sun'iy intellekt yechimi bo'lib, u qismlar bo'yicha CAD fayllari, Python skriptlari, yig'ilish va STEP fayllarini avtomatik ravishda yaratadi. Ishlab chiqarish tannarxini hisoblash va jarayonlararo muloqotdagi xatolarni kamaytirish orqali muhandislik amaliyoti samaradorligini maksimal darajada oshiradi.
• CAE o'quv markazi va muhandislikni qo'llab-quvvatlash xizmati: Ochiq kodli CAE ish jarayonlarini amaliyotda qo'llash uchun o'quv kurslari va qo'llanmalarni taqdim etuvchi platforma. Professional simulyatsiya repetitorlari va muhandislar bilan hamkorlikda texnik maslahatlar va loyihalarni birgalikda amalga oshirishni qo'llab-quvvatlaymiz.

Maxsus jihatlar

• Ochiq kod va sun'iy intellekt integratsiyasi orqali yuqori samarali muhandislik: Qimmat tijorat dasturlariga nisbatan kirish to'sig'i yuqori bo'lgan ochiq kodli mashinasozlik vositalarini AI texnologiyasi yordamida foydalanish uchun qulayroq qilib, xarajatlarni tejash va moslashuvchan sozlash imkonini beramiz. Noyob shakl AI va LLM fine-tuning texnologiyalarimiz asosida bozorda raqobatbardoshligimizni ta'minlaymiz.
• Universitet inkubatsiya markazi infratuzilmasi va tanlangan R&D salohiyati: Inha universitetining Inha Dream Centerdagi mukammal sanoat-universitet infratuzilmasi asosida texnologiyalarni doimiy ravishda takomillashtirib bormoqdamiz. Mashinasozlik va eng so'nggi sun'iy intellekt texnologiyalarini tushunadigan professional tadqiqot va ishlanmalar guruhi bilan texnologik sinovlarni tezkorlik bilan amalga oshirmoqdamiz.

Ishga qabul ma’lumoti

• Asosiy ish lavozimlari: CAD ma'lumotlari asosida AI sozlash muhandisi, CAD/Simulationga ixtisoslashgan LLM fine-tuning muhandisi, Web 3D ma'lumotlari DRM/xavfsizlik muhandisi, 3D Graphics/Viewer muhandisi
• Imtiyozlar: 4 ta ijtimoiy sug'urta, ovqatlanish xarajatlari va tushlik ta'minoti, moslashuvchan ish vaqti, bonuslar va rag'batlantirish tizimi, gorizontal tashkiliy madaniyat

💡 JOBPLOY’dan bir so‘z
Mek-lab Inc. mashinasozlik va chuqur o'rganish texnologiyalarini birlashtirib, ilg'or muhandislik yechimlarini ishlab chiqaruvchi texnologiyaga yo'naltirilgan startapdir. 3D shakl ma'lumotlarini qayta ishlash, mashinasozlik sohasi bilimlari va chuqur o'rganish freymvorklari (PyTorch va h.k.) bo'yicha ko'nikmalar muhim rol o'ynaydi, shuning uchun bu tegishli texnik tajribaga ega xorijlik tadqiqotchi va muhandislar uchun mos muhitdir. Kichik va tanlangan jamoa sifatida moslashuvchan ish vaqti va gorizontal madaniyatni qo'llab-quvvatlagan holda, muammolarni mustaqil hal qilish qobiliyati va jamoa ichida samarali texnik muloqot muhim ahamiyatga ega.