一、崗位職責(zé) -算法工程師(制造業(yè)IOT設(shè)備方向)
- 算法開發(fā)與優(yōu)化:
- 針對(duì)設(shè)備IOT數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)算法(如故障預(yù)測(cè)、能效優(yōu)化、工藝參數(shù)調(diào)優(yōu)),持續(xù)提升模型準(zhǔn)確率與魯棒性。
- 跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作:
- 與硬件、運(yùn)維、業(yè)務(wù)部門協(xié)作,明確需求并將算法嵌入到生產(chǎn)系統(tǒng)(如SCADA、MES)。
- 技術(shù)落地:
- 完成算法從原型開發(fā)到邊緣/云端部署的全流程,解決工業(yè)環(huán)境中的實(shí)時(shí)性、資源限制等問題。
- 數(shù)據(jù)治理:
- 建立數(shù)據(jù)標(biāo)注與特征庫(kù),設(shè)計(jì)算法效果監(jiān)控體系,推動(dòng)數(shù)據(jù)閉環(huán)迭代。
- 前沿探索:
- 跟蹤AI+工業(yè)領(lǐng)域最新技術(shù)(如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在控制中的應(yīng)用),輸出技術(shù)方案。
二、能力要求
技術(shù)能力
- 算法基礎(chǔ):
- 精通時(shí)序數(shù)據(jù)分析(如LSTM、Transformer、Prophet等)、統(tǒng)計(jì)建模(如貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫模型)、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)(如SVM、隨機(jī)森林)及深度學(xué)習(xí)算法。
- 熟悉信號(hào)處理技術(shù)(如FFT、小波變換)及特征提取方法(如時(shí)域/頻域特征)。
- 工具與框架:
- 熟練使用Python(NumPy/Pandas/Scikit-learn)及深度學(xué)習(xí)框架(PyTorch/TensorFlow)。
- 熟悉SQL/NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)(如InfluxDB、TimescaleDB),掌握Spark/Flink等大數(shù)據(jù)處理工具者優(yōu)先。
- 工程化能力:
- 具備算法部署經(jīng)驗(yàn)(如Docker、Kubernetes、ONNX),熟悉邊緣計(jì)算(如NVIDIA Jetson)或工業(yè)協(xié)議(如OPC UA、Modbus)者優(yōu)先。
- 了解C++/Java等語(yǔ)言,能優(yōu)化算法性能以滿足實(shí)時(shí)性要求。
業(yè)務(wù)能力
- 具備制造業(yè)設(shè)備機(jī)理知識(shí)(如PLC控制、機(jī)電系統(tǒng)原理),能結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。
- 具備數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思維,能從海量IOT數(shù)據(jù)中挖掘關(guān)鍵特征并解決實(shí)際問題.
三、其他要求
1.碩士及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)械電子工程等相關(guān)專業(yè)
2.具有制造業(yè)(如汽車、工程機(jī)械、能源、半導(dǎo)體等)設(shè)備IOT數(shù)據(jù)算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先