岗位职责：
1、对设备数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和降维等，以提升算法性能。
2、利用数据分析技术，挖掘故障数据中有价值的信息，为设备维护和数据采集提供数据支持。
3、研究诊断算法，如设备故障、征兆、焊接质量等判定方法并进行方案验证和算法迭代。
4、负责设计和开发大规模机器学习模型，包括深度学习、强化学习等。
5、跟踪最新的机器学习和深度学习研究进展，引入先进技术到项目中。
6、监控模型训练和推理过程中的性能指标，识别和解决性能瓶颈。
7、为设备维护团队提供技术支持，协助解决故障诊断中的技术难题。
8、输出研究分析报告、技术文档并撰写相对应的算法专利。
9、严格遵守相关开发工具的编码规范，确保模型开发和应用过程符合相关法律法规和公司政策。
10、上级领导安排的其他事务以及配合其他部门的相关工作。

岗位要求：
1、本科以上学历，机器学习相关专业，三年以上的相关工作经验；
2、熟悉机器学习、深度学习理论和方法，尤其是大模型相关技术；
3、掌握至少一种编程语言，如Python、C++等；
4、熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架；
5、具备良好的数据分析和处理能力，熟练使用数据处理工具和库，如Pandas、NumPy等；
6、了解分布式计算原理，有使用GPU进行模型训练的经验，能够独立完成算法研究、开发、验证和迭代工作；
7、熟悉大语言模型(如GPT-40，01，qianwen，deepseek)及相关技术的优缺点和实操经验；
8、有优化算法、模型压缩、模型加速等相关经验，在工业领域或设备维护领域的数据分析经验，熟悉机械设备故障诊断理论和方法，具备实际项目经验者优先。