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崗位職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)設(shè)備健康狀態(tài)監(jiān)測模型的算法設(shè)計(jì)、開發(fā)與迭代，基于振動(dòng)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(shè)計(jì)設(shè)備維護(hù)策略，結(jié)合設(shè)備實(shí)際運(yùn)行需求，平衡維護(hù)成本與效率，確保設(shè)備運(yùn)行的平穩(wěn)性與經(jīng)濟(jì)性。 3、對接DCS實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)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(jī)制，確保模型輸入的高質(zhì)量與實(shí)時(shí)性。開發(fā)數(shù)據(jù)異常檢測與修復(fù)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(shè)備故障診斷算法（如泵軸承異常、噴嘴堵塞、真空皮帶機(jī)跑偏等）及工藝異常識(shí)別模型，實(shí)時(shí)輸出故障定位與處理建議。 5、結(jié)合規(guī)則庫與歷史臺(tái)賬數(shù)據(jù)（如設(shè)備檢修記錄），建立設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)估模型，預(yù)測設(shè)備壽命與維護(hù)周期。 6、與自動(dòng)化、研發(fā)團(tuán)隊(duì)、運(yùn)維團(tuán)隊(duì)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(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性。定期分析模型運(yùn)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(yīng)能力。 7、探索和調(diào)研機(jī)器學(xué)習(xí)/圖學(xué)習(xí)/序列學(xué)習(xí)和相關(guān)方向前沿技術(shù)，并落地于業(yè)務(wù)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(xué)、統(tǒng)計(jì)、物理、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)，最高學(xué)歷本科及以上； 2、精通機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)）并有應(yīng)用模型解決實(shí)際問題的經(jīng)驗(yàn)，熟悉監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，具備創(chuàng)新研究能力； 3、有扎實(shí)的代碼能力，熟悉深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)框架，如 pytorch、tensorflow、sklearn 等； 4、在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等領(lǐng)域會(huì)議有文章發(fā)表或者數(shù)據(jù)挖掘競賽（Kaggle、天池）獲獎(jiǎng)?wù)呔鶅?yōu)先錄??； 5、有大中型自動(dòng)化工廠設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測大模型開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。