成都·锦江区
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1.学历需满足：硕士研究生学历，毕业于 985 院校（如清华大学、哈尔滨⼯业⼤学、上海交通⼤学等）优先；本科学历需为数据相关专业（数据科学与大数据技术、统计学、应用数学）或⼈工智能专业（人工智能、智能科学与技术），且本科院校需为全日制本科院校；
2.具备机械产品异常识别、寿命预测相关算法的独立设计、代码实现及调优能力，其中算法需包含时序异常检测（如孤立森林、LSTM 异常检测）、剩余寿命预测（如 GRU、XGBoost 寿命建模）、故障诊断算法（如小波变换 + SVM 故障分类），代码实现以 Python（需熟练使用 Pandas、Scikit-learn）、C++（需熟练使用 STL）为主，能基于机械监测数据（振动、温度、压力、转速）输出可落地的算法方案（需明确方案中数据预处理流程、模型选型依据、精度验证方法）；
3.拥有至少 2 个机械行业标杆项目的失效分析算法实战经验，项目领域需包含重工设备（如盾构机、起重机）、高端装备（如数控机床、工业机器人）、动力机械（如柴油机、发电机）中的任意 2 类，且能清晰阐述项目中算法设计逻辑（如针对振动数据的特征工程方法）、数据处理流程（如缺失值填充、异常值剔除的具体规则）、业务价值（需提供故障识别准确率≥95%、寿命预测误差率≤8% 的项目验证数据）；
4.具备嵌入式 C 语言开发能力，能完成机械失效分析算法的嵌入式部署，具体需包含：算法模型轻量化（如 TensorRT 量化、TFLite 转换）、嵌入式 C 代码编写（需适配 ARM 架构芯片，如 STM32、RK3588）、与嵌入式设备（边缘计算模块、传感器终端）的通信调试（需熟悉 UART、SPI、Ethernet 通信协议），有算法嵌入式落地项目经验者优先（需提供项目中嵌入式设备型号、算法部署后的运行功耗及响应时间数据）；
5.熟悉机械工程原理及失效分析基础，具体需掌握：机械零件疲劳失效（如材料 S-N 曲线应用）、磨损失效（如磨损类型分类及影响因素）、断裂失效（如断裂力学中的应力强度因子计算）的基本原理，能准确识别设备异常数据与机械故障的关联逻辑（如振动频率异常与轴承磨损的对应关系、温度升高与齿轮咬合不良的关联规则），降低算法与业务的适配成本；
6.（优先项）持有机械工程、算法 / 数据分析领域国家权威证书，具体包含：注册机械工程师证书、计算机技术与软件专业技术资格（中级及以上，如软件设计师、系统分析师）、数据分析师（高级，由中国信息协会大数据分会、全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试办公室颁发）、人工智能工程师（高级，由工业和信息化部教育与考试中心颁发）中的任意 1 项及以上；
7.（优先项）有航空发动机失效分析相关经验，具体需包含：航空发动机振动异常识别（如针对压气机、涡轮的振动数据特征提取）、关键部件（如叶片、轴承、燃烧室）寿命预测、发动机故障模式（如喘振、积碳、热腐蚀）与监测数据的关联分析，且需了解航空级设备的监测数据特性（如高频采集、多参数同步）及算法精度要求（故障识别准确率≥98%、寿命预测误差率≤5%）；
8.（优先项）具备算法模型工程化部署全流程经验，具体需覆盖：数据标注（需制定标注规则文档，标注准确率≥98%）、模型训练（需熟悉 TensorFlow/PyTorch 框架的分布式训练、模型 checkpoint 管理）、线上监控（需设计模型性能监控指标，如准确率衰减率、推理耗时波动）、迭代优化（需制定模型迭代周期及优化触发条件），能配合工程团队完成算法上线（需熟悉 Docker 容器化部署、K8s 集群管理）及问题排查（需掌握日志分析、性能 profiling 工具使用）；
9.具备良好的跨部门协作能力，需能与机械工程师共同拆解设备失效分析需求（需输出需求规格说明书）、与嵌入式开发工程师协同完成算法部署调试（需制定联调计划及问题闭环机制），能深入到业务现场与客户、工程师交流业务需求，推动算法方案从需求到落地的全流程执行，且能定期输出算法落地效果报告（需包含业务指标达成情况、待优化问题清单）。
2.具备机械产品异常识别、寿命预测相关算法的独立设计、代码实现及调优能力，其中算法需包含时序异常检测（如孤立森林、LSTM 异常检测）、剩余寿命预测（如 GRU、XGBoost 寿命建模）、故障诊断算法（如小波变换 + SVM 故障分类），代码实现以 Python（需熟练使用 Pandas、Scikit-learn）、C++（需熟练使用 STL）为主，能基于机械监测数据（振动、温度、压力、转速）输出可落地的算法方案（需明确方案中数据预处理流程、模型选型依据、精度验证方法）；
3.拥有至少 2 个机械行业标杆项目的失效分析算法实战经验，项目领域需包含重工设备（如盾构机、起重机）、高端装备（如数控机床、工业机器人）、动力机械（如柴油机、发电机）中的任意 2 类，且能清晰阐述项目中算法设计逻辑（如针对振动数据的特征工程方法）、数据处理流程（如缺失值填充、异常值剔除的具体规则）、业务价值（需提供故障识别准确率≥95%、寿命预测误差率≤8% 的项目验证数据）；
4.具备嵌入式 C 语言开发能力，能完成机械失效分析算法的嵌入式部署，具体需包含：算法模型轻量化（如 TensorRT 量化、TFLite 转换）、嵌入式 C 代码编写（需适配 ARM 架构芯片，如 STM32、RK3588）、与嵌入式设备（边缘计算模块、传感器终端）的通信调试（需熟悉 UART、SPI、Ethernet 通信协议），有算法嵌入式落地项目经验者优先（需提供项目中嵌入式设备型号、算法部署后的运行功耗及响应时间数据）；
5.熟悉机械工程原理及失效分析基础，具体需掌握：机械零件疲劳失效（如材料 S-N 曲线应用）、磨损失效（如磨损类型分类及影响因素）、断裂失效（如断裂力学中的应力强度因子计算）的基本原理，能准确识别设备异常数据与机械故障的关联逻辑（如振动频率异常与轴承磨损的对应关系、温度升高与齿轮咬合不良的关联规则），降低算法与业务的适配成本；
6.（优先项）持有机械工程、算法 / 数据分析领域国家权威证书，具体包含：注册机械工程师证书、计算机技术与软件专业技术资格（中级及以上，如软件设计师、系统分析师）、数据分析师（高级，由中国信息协会大数据分会、全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试办公室颁发）、人工智能工程师（高级，由工业和信息化部教育与考试中心颁发）中的任意 1 项及以上；
7.（优先项）有航空发动机失效分析相关经验，具体需包含：航空发动机振动异常识别（如针对压气机、涡轮的振动数据特征提取）、关键部件（如叶片、轴承、燃烧室）寿命预测、发动机故障模式（如喘振、积碳、热腐蚀）与监测数据的关联分析，且需了解航空级设备的监测数据特性（如高频采集、多参数同步）及算法精度要求（故障识别准确率≥98%、寿命预测误差率≤5%）；
8.（优先项）具备算法模型工程化部署全流程经验，具体需覆盖：数据标注（需制定标注规则文档，标注准确率≥98%）、模型训练（需熟悉 TensorFlow/PyTorch 框架的分布式训练、模型 checkpoint 管理）、线上监控（需设计模型性能监控指标，如准确率衰减率、推理耗时波动）、迭代优化（需制定模型迭代周期及优化触发条件），能配合工程团队完成算法上线（需熟悉 Docker 容器化部署、K8s 集群管理）及问题排查（需掌握日志分析、性能 profiling 工具使用）；
9.具备良好的跨部门协作能力，需能与机械工程师共同拆解设备失效分析需求（需输出需求规格说明书）、与嵌入式开发工程师协同完成算法部署调试（需制定联调计划及问题闭环机制），能深入到业务现场与客户、工程师交流业务需求，推动算法方案从需求到落地的全流程执行，且能定期输出算法落地效果报告（需包含业务指标达成情况、待优化问题清单）。
2026-08-08 15:02
IP属地：四川成都
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硕士3-5年C/C++深度学习大模型算法Python
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