岗位职责:
1. 工业 AI 算法研发:
负责机器学习、运筹优化、强化学习等算法在工业预测性维护和参数优化场景中的研究、设计、开发和部署。
针对具体的工业问题(如设备故障预测、工艺参数优化),选择合适的算法策略,并进行模型训练、优化和性能评估。
根据实际业务需求,探索和应用最新的 AI 技术,如大模型、联邦学习等。
2. 设备预测性维护:
运用 AI 算法识别设备故障模式和潜在风险。
开发设备故障预测模型,实现提前预警,减少非计划停机时间,延长设备寿命。
结合设备机理,建立基于数据驱动和机理模型的混合故障预测模型。
3. 工业工艺参数优化:
运用 AI 算法分析工业过程数据,识别影响产品质量和生产效率的关键工艺参数。
开发工艺参数优化模型,为工程师提供智能化的参数调整建议,提升产品良率和降低能耗。
结合实际生产需求,进行工艺参数的动态优化和自适应调整。
4. 数据分析与特征工程:
负责工业数据的清洗、预处理、特征提取和特征选择,为算法模型提供高质量的数据输入。
深入理解工业业务逻辑和数据特点,进行有效的数据分析和挖掘,构建高质量的特征工程。
处理多源异构数据,包括传感器数据、工艺数据、设备历史数据等。
5. 模型优化与性能提升:
不断优化现有算法模型,提升模型的精度、效率和鲁棒性,并解决实际应用中遇到的挑战。
对模型进行在线监控和持续改进,确保模型在复杂工业环境中的稳定性和可靠性。
6. 技术文档编写与分享:
7. 跨团队协作:
任职要求:
1. 硕士及以上学历,计算机、软件、应用数学、自动化、电气工程等相关专业。
2. 精通机器学习、运筹优化或强化学习等至少一个方向的算法理论和实践,具备扎实的数学基础。
3. 熟练掌握 Python 或 R 语言,熟练使用常用的机器学习和优化库。
4. 具备工业领域 AI 项目经验,熟悉工业工艺参数优化、设备故障预测、预测性维护等应用场景者优先。
5. 具备优秀的数据分析、数据挖掘和特征工程能力,能够处理和分析工业领域的高维、多源异构数据。
6. 具备优秀的逻辑思维能力、分析问题和解决问题的能力,能够独立承担复杂项目的研发任务。
7. 良好的沟通表达能力和团队合作精神,能够与不同背景的团队成员有效协作。
8. 具备快速学习新技术和新领域知识的能力。