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1. 主导人机协同作业平台的整体架构规划,涵盖任务调度、资源配置、执行核心及运行状态监控等关键模块,实现对无人机、机器人与固定摄像头等多类型巡检设备的统一协调与高效运作;
2. 根据电网巡检实际业务场景,制定可灵活调整的任务策略(如定时巡检、专项任务、突发响应),并设计相应的调度优化逻辑,提升巡检范围覆盖率与资源使用效率;
3. 负责算法模型从上线到运维的全流程管理,包括版本追踪、服务发布、性能观测与效果验证,搭建涵盖数据获取、标注处理、模型训练至迭代升级的完整运维闭环;
4. 构建巡检任务与智能算法服务间的联动机制,打通任务执行、图像采集、自动分析与结果回传的端到端流程,确保识别模型在真实应用环境中的准确性与运行稳定性。

1. 熟悉Java/Go中至少一种后端编程语言,具备扎实的算法与数据结构功底,掌握多线程、异步处理及网络通信技术,能够独立完成调度系统核心组件的设计与开发;
2. 深入理解分布式任务调度体系或拥有自研调度引擎实践,熟悉任务流程编排、资源调度、状态控制及容错恢复机制,具备高并发、高可用性系统的架构设计与调优能力;
3. 了解主流机器学习平台(如 Kubeflow、MLflow)及模型服务部署框架,掌握容器化技术(Docker/K8s)的应用与维护,具备模型从开发测试到生产部署及监控的全链路管理经验;
4. 熟知电力系统智能巡检的业务流程与任务特点,了解各类巡检终端(如无人机、机器人、摄像装置)的调度方式与通信规范,能够依据电网运行标准制定高效、可靠的巡检方案;
5. 具备较强的数据分析与故障排查能力,可通过系统日志与运行指标评估调度效能与模型表现,并持续优化;同时具有良好的文档编写、跨团队协作与项目推进能力,有大型系统运维经验或算法运营平台建设经历者优先。
2026-05-18 09:24
IP属地:江苏南京

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本科经验不限机器学习TensorFlowJavaKUBEFLOW
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南京绛门信息科技有限公司
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