崗位職責(zé)：
1、業(yè)務(wù)與算法融合落地：
將算法嵌入工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（如SCADA系統(tǒng)、邊緣計(jì)算設(shè)備），實(shí)現(xiàn)模型的產(chǎn)品化部署，支持實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與預(yù)警功能，例如在軌道交通控制中心或能源廠站中集成故障預(yù)測(cè)模塊；
優(yōu)化算法性能以滿足實(shí)際業(yè)務(wù)需求，如降低軌道交通列車的非計(jì)劃停機(jī)率或延長(zhǎng)能源設(shè)備維護(hù)周期。
2、全流程數(shù)據(jù)管理與協(xié)作：
主導(dǎo)從數(shù)據(jù)清洗、特征工程（如提取頻域小波特征）到模型訓(xùn)練、驗(yàn)證的全流程開發(fā)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與算法可靠性；
跨部門協(xié)同硬件、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，制定設(shè)備維護(hù)策略，提供技術(shù)文檔支持與現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，推動(dòng)算法在軌交/能源場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用。
3、算法開發(fā) ：

開發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與機(jī)理模型聯(lián)合的混合算法，解決設(shè)備退化建模中的噪聲干擾和數(shù)據(jù)稀疏性問題，提升模型在復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景中的泛化能力
基于軌交和能源行業(yè)設(shè)備的多源傳感器數(shù)據(jù)（振動(dòng)、溫度、壓力等），設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)故障診斷、壽命預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)性維護(hù)（PHM）模型算法，例如融合LSTM時(shí)序預(yù)測(cè)與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行剩余壽命評(píng)估。

任職要求：
1、統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷，應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能、機(jī)械電子工程等相關(guān)專業(yè)，碩士?jī)?yōu)先；
2、技能與經(jīng)驗(yàn)3年以上算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)常用方法（如振動(dòng)信號(hào)FFT分析、熱成像異常檢測(cè)），具備軌交/能源行業(yè)項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
3、精通Python及TensorFlow/PyTorch框架，能快速?gòu)?fù)現(xiàn)學(xué)術(shù)論文中的前沿模型（如Transformer時(shí)序預(yù)測(cè)、對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)）
4、綜合能力掌握Spark/Hive等大數(shù)據(jù)工具處理TB級(jí)工業(yè)數(shù)據(jù)，熟悉分布式計(jì)算優(yōu)化與特征存儲(chǔ)技術(shù)；
5、具備數(shù)學(xué)建模能力，能將設(shè)備故障機(jī)理（如軸承疲勞斷裂、齒輪箱磨損）抽象為可求解的優(yōu)化問題，并編寫高質(zhì)量工程代碼。

職位類型：