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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據，構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)性與經濟性。 3、對接DCS實時數據、實驗室測試數據、手工測量數據等多源異構數據，構建高效的數據清洗、特征提取與融合機制，確保模型輸入的高質量與實時性。開發(fā)數據異常檢測與修復算法，處理傳感器偏差、數據缺失等問題，保障數據可靠性。 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、結合規(guī)則庫與歷史臺賬數據（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、運維團隊協作，完成算法模型在工業(yè)控制系統的嵌入式部署，確保實時性與穩(wěn)定性。定期分析模型運行效果，結合現場反饋迭代優(yōu)化算法，提升系統自適應能力。 7、探索和調研機器學習/圖學習/序列學習和相關方向前沿技術，并落地于業(yè)務場景。 任職要求: 1、教育背景： 畢業(yè)于國內外知名高校，人工智能、數學、統計、物理、計算機、自動化等相關專業(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、在數據挖掘、機器學習（KDD、ICML、NIPS、VLDB等）等領域會議有文章發(fā)表或者數據挖掘競賽（Kaggle、天池）獲獎者均優(yōu)先錄取； 5、有大中型自動化工廠設備狀態(tài)監(jiān)測大模型開發(fā)經驗者優(yōu)先。