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职位描述
FMEA
工业自动化
电气机械/电力设备
专用设备制造
新能源
任职要求:
基本条件:
学历:本科及以上;
专业:自动化、计算机科学、人工智能、信号处理、数据科学等相关专业;
工作年限:5年以上;
工作经历:
具有5年以上工业设备预测性维护、故障诊断、健康管理(PHM)相关算法研发经验,有工程机械、重型装备、轨道交通、能源电力等领域背景者优先;
能力要求:
1.深入掌握时序数据分析、信号处理、统计机器学习及深度学习算法,熟悉常用的故障诊断与预测模型(如生存分析、回归模型、隐马尔可夫模型HMM、深度学习序列模型LSTM/GRU等)。
2.熟悉机械设备基本原理、常见故障模式与失效机理,具备从复杂多源传感数据中构建有效特征和诊断指标的能力。有实际处理大规模、高噪声工业传感数据经验者优先。
3.具备良好的逻辑思维与问题解决能力,能够将模糊的业务需求转化为清晰的建模问题,并独立完成从算法设计、实验验证到工程实现的完整流程。
4.在PHM、可靠性工程、数据挖掘相关领域有成功落地经验者优先。
岗位职责:
1.负责工程机械子系统及关键零部件的故障诊断、健康状态评估与预测性维护(PHM)相关算法研究与开发。
2.负责构建与优化工程机械故障特征库、诊断知识库及预测模型,实现从数据到预警、诊断、决策辅助的完整算法闭环。
3.负责相关算法在云端或边缘计算单元的部署、性能优化及产品化落地,支撑智能运维平台服务,满足客户对设备高可靠性与低运维成本的需求。
4.跟踪业界在预测性维护、故障诊断领域的最新算法进展,并结合实际业务场景进行技术选型与集成应用。
工作地点
徐州贾汪区江苏汇智高端工程机械创新中心有限公司
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