一、岗位职责1.负责工业设备预测性维护的全流程数据分析。2.根据项目需求和设备特点,开展预测性维护算法的研究与开发。3.参与算法的工程化项目实施,将开发的算法进行优化、封装和部署,使其能够与工业现场的系统和设备无缝对接,实现算法的实际应用和落地。4.跟踪和评估算法在实际应用中的效果,根据反馈数据对算法进行持续改进和优化,不断提高算法的性能和可靠性。二、任职要求1.要求:及以上,计算机科学、机械工程、电气工程、自动化等相关工科专业。2.专业技能:熟练掌握Python、SQL等编程语言,具备扎实的数据分析和处理能力,能够运用NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具库进行数据挖掘和分析。3.熟悉机器学习、深度学习等算法原理和应用,掌握常见的分类、回归、聚类、降维等算法,以及LSTM、CNN、Transformer等深度学习模型,并能在实际项目中灵活运用。4.具备良好的数学基础,能够理解算法背后的数学原理,如概率论、数理统计、线性代数等,为算法的优化和创新提供理论支持。5.有较强的算法设计和实现能力,能够根据实际问题设计合理的算法框架,并通过代码实现和调优,确保算法的高效性和准确性。6.了解数据库的基本原理,能够使用常见的数据库工具,能够参与大数据平台的搭建与维护。三、项目经验:3年以上预测性维护算法开发与工程化项目经验,熟悉工业设备的运行原理和维护流程,能够将算法与实际工业场景紧密结合,解决实际问题。有大型工业企业的预测性维护项目经验者优先
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