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崗位職責： 1、負責設備健康狀態(tài)監(jiān)測模型的算法設計、開發(fā)與迭代，基于振動溫度等核心數(shù)據(jù)，構(gòu)建多模型融合的智能故障診斷算法。 2、設計設備維護策略，結(jié)合設備實際運行需求，平衡維護成本與效率，確保設備運行的平穩(wěn)性與經(jīng)濟性。 3、對接DCS實時數(shù)據(jù)、實驗室測試數(shù)據(jù)、手工測量數(shù)據(jù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)清洗、特征提取與融合機制，確保模型輸入的高質(zhì)量與實時性。開發(fā)數(shù)據(jù)異常檢測與修復算法，處理傳感器偏差、數(shù)據(jù)缺失等問題，保障數(shù)據(jù)可靠性。 4、開發(fā)設備故障診斷算法（如泵軸承異常、噴嘴堵塞、真空皮帶機跑偏等）及工藝異常識別模型，實時輸出故障定位與處理建議。 5、結(jié)合規(guī)則庫與歷史臺賬數(shù)據(jù)（如設備檢修記錄），建立設備健康狀態(tài)評估模型，預測設備壽命與維護周期。 6、與自動化、研發(fā)團隊、運維團隊協(xié)作，完成算法模型在工業(yè)控制系統(tǒng)的嵌入式部署，確保實時性與穩(wěn)定性。定期分析模型運行效果，結(jié)合現(xiàn)場反饋迭代優(yōu)化算法，提升系統(tǒng)自適應能力。 7、探索和調(diào)研機器學習/圖學習/序列學習和相關(guān)方向前沿技術(shù)，并落地于業(yè)務場景。 任職要求: 1、教育背景： 畢業(yè)于國內(nèi)外知名高校，人工智能、數(shù)學、統(tǒng)計、物理、計算機、自動化等相關(guān)專業(yè)，最高學歷本科及以上； 2、精通機器學習（深度學習）并有應用模型解決實際問題的經(jīng)驗，熟悉監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習或強化學習方法，具備創(chuàng)新研究能力； 3、有扎實的代碼能力，熟悉深度學習/機器學習框架，如 pytorch、tensorflow、sklearn 等； 4、在數(shù)據(jù)挖掘、機器學習（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等領域會議有文章發(fā)表或者數(shù)據(jù)挖掘競賽（Kaggle、天池）獲獎者均優(yōu)先錄??； 5、有大中型自動化工廠設備狀態(tài)監(jiān)測大模型開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。