西安·未央区
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（一）岗位职责
1. 算法研发与训练：面向铁路领域中的振动、图像、声学、应力等多源传感器数据，开展机器学习（如时序建模、分类任务）与深度学习（如CNN、LSTM）算法的研发及性能提升工作。
2. 数据处理体系建设：搭建数据清洗、特征提取与数据增强的完整流程，有效应对工业现场常见的噪声干扰、样本不均衡及数据缺失挑战。
3. 模型部署与效能提升：将训练完成的模型集成至边缘设备或云端系统，实施模型压缩、推理加速与资源优化，确保满足实时响应和硬件资源限制需求。
4. 效果评估与持续迭代：建立科学的算法评测机制，利用实际运行数据不断反馈优化模型表现，撰写核心算法文档并推动专利申报。
5. 鲁棒性增强：针对雨雪雾霾、强光照射、高速运动导致图像模糊等复杂环境，优化算法稳定性与适应能力。
6. 技术前瞻研究：关注人工智能前沿技术发展，例如Transformer在工业视觉任务中的应用，探索其在轨道交通场景下的可行性与落地路径。
（二）岗位任职要求
1. 学历与经验要求：硕士及以上学位，专业方向为计算机、数学、信号处理、模式识别、人工智能等相关领域；具备3-5年算法设计与调参实战经验，有工业缺陷识别、机器视觉或自动驾驶感知项目经历者优先。
2. 技术能力：熟练掌握Python/C++编程语言，熟悉PyTorch/TensorFlow主流框架，扎实理解经典机器学习与深度学习原理；了解OpenCV、PCL等视觉或点云处理工具库，具备C++环境下模型部署经验者更佳。
3. 专业背景：具有传感器时序数据分析、故障预测与健康管理系统（PHM）或计算机视觉相关项目实践经验，熟悉信号处理、频谱分析方法者优先考虑。
4. 问题抽象与解决能力：具备较强的业务理解力，能从高维复杂工程数据中提炼关键问题，并运用算法手段实现高效解决方案。
5. 优先条件：曾在CVPR/ICCV等国际顶级会议发表论文，或在Kaggle、天池等算法竞赛中取得优异成绩者优先；具备3D点云处理算法研发经验者亦受青睐。
1. 算法研发与训练：面向铁路领域中的振动、图像、声学、应力等多源传感器数据，开展机器学习（如时序建模、分类任务）与深度学习（如CNN、LSTM）算法的研发及性能提升工作。
2. 数据处理体系建设：搭建数据清洗、特征提取与数据增强的完整流程，有效应对工业现场常见的噪声干扰、样本不均衡及数据缺失挑战。
3. 模型部署与效能提升：将训练完成的模型集成至边缘设备或云端系统，实施模型压缩、推理加速与资源优化，确保满足实时响应和硬件资源限制需求。
4. 效果评估与持续迭代：建立科学的算法评测机制，利用实际运行数据不断反馈优化模型表现，撰写核心算法文档并推动专利申报。
5. 鲁棒性增强：针对雨雪雾霾、强光照射、高速运动导致图像模糊等复杂环境，优化算法稳定性与适应能力。
6. 技术前瞻研究：关注人工智能前沿技术发展，例如Transformer在工业视觉任务中的应用，探索其在轨道交通场景下的可行性与落地路径。
（二）岗位任职要求
1. 学历与经验要求：硕士及以上学位，专业方向为计算机、数学、信号处理、模式识别、人工智能等相关领域；具备3-5年算法设计与调参实战经验，有工业缺陷识别、机器视觉或自动驾驶感知项目经历者优先。
2. 技术能力：熟练掌握Python/C++编程语言，熟悉PyTorch/TensorFlow主流框架，扎实理解经典机器学习与深度学习原理；了解OpenCV、PCL等视觉或点云处理工具库，具备C++环境下模型部署经验者更佳。
3. 专业背景：具有传感器时序数据分析、故障预测与健康管理系统（PHM）或计算机视觉相关项目实践经验，熟悉信号处理、频谱分析方法者优先考虑。
4. 问题抽象与解决能力：具备较强的业务理解力，能从高维复杂工程数据中提炼关键问题，并运用算法手段实现高效解决方案。
5. 优先条件：曾在CVPR/ICCV等国际顶级会议发表论文，或在Kaggle、天池等算法竞赛中取得优异成绩者优先；具备3D点云处理算法研发经验者亦受青睐。
2026-06-24 13:23
IP属地：陕西西安
职位福利
硕士3-5年深度学习机器学习GNNLSTMPythonC++OpenCV
中国铁建电气化局集团北方工程有限公司
1000-9999人
工作地址
鱼泡安全保障
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