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一、崗位職責
1、核心算法研發(fā)：負責航空發(fā)動機試車時序數(shù)據(jù)清洗算法落地，涵蓋標準化、噪聲過濾、缺失值補全、異常識別及數(shù)據(jù)漂移檢測，適配工業(yè)時序數(shù)據(jù)特性。
2、AI模型部署：主導輕量化AI模型選型、優(yōu)化與邊緣端部署，通過模型剪枝、量化滿足離線推理及100ms內(nèi)實時性要求。
3、時序數(shù)據(jù)處理方案設計：開發(fā)多通道信號同步、時間基準統(tǒng)一算法，搭建可配置自動化清洗工作流，支持按機型、工況定制策略。
4、數(shù)據(jù)智能標記與治理：研發(fā)AI時序標記算法，自動標注工況與異常事件，搭建數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，保障數(shù)據(jù)可追溯與分級管理。
5、技術迭代：優(yōu)化算法與模型性能，解決邊緣部署難題，聯(lián)動團隊實現(xiàn)算法與業(yè)務模塊集成，支撐下游應用。
6、合規(guī)適配：遵循航空領域及公司規(guī)范，確保數(shù)據(jù)處理合規(guī)，參與技術文檔編寫。
二、任職要求
1、學歷經(jīng)驗：碩士研究生及以上相關專業(yè)，3年 時序數(shù)據(jù)處理、AI算法研發(fā)經(jīng)驗，航空/航天/工控領域優(yōu)先。
2、算法能力：精通時序數(shù)據(jù)處理技術，熟練掌握小波變換、LSTM、ADWIN等核心算法，能獨立設計工業(yè)級方案。
3、AI能力：具備輕量化AI模型開發(fā)部署經(jīng)驗，熟練使用TensorFlow/PyTorch，掌握模型優(yōu)化與邊緣部署技術。
4、編程能力：精通Python/Java/C /C#中兩種及以上，熟練使用數(shù)據(jù)處理工具，熟悉接口開發(fā)，有工作流引擎經(jīng)驗者優(yōu)先。
5、行業(yè)認知：理解工業(yè)時序數(shù)據(jù)特性，有傳感器數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗者加分。