崗位職責：1. 預測性維護模型開發(fā)：基于振動、聲學、溫度等多源高頻傳感器數(shù)據(jù)（采樣率≥10kHz），設計LSTM/Transformer/Mamba等時序模型，實現(xiàn)關鍵旋轉設備與機械部件的剩余使用壽命（RUL）預測與早期故障預警，確保預測誤差≤15%。2. 信號處理與特征工程：構建面向工業(yè)場景的信號處理Pipeline，包括小波變換、包絡譜分析、階次跟蹤等，從原始波形中提取對故障敏感的特征集；設計多傳感器融合策略，提升故障識別的準確率與魯棒性。3. 設備可靠性分析與維保優(yōu)化：融合歷史維修工單（故障模式、維修時長、備件消耗）與設備實時狀態(tài)，構建設備健康度評分卡；運用Weibull分析、可靠性增長模型等評估現(xiàn)有預防性維護周期的有效性，并輸出數(shù)據(jù)驅動的維保計劃優(yōu)化建議（如延長/縮短周期、增減維保項目）。4. 邊緣計算與系統(tǒng)閉環(huán)：設計邊緣端高頻數(shù)據(jù)采集與預處理方案（采樣/降噪/特征提?。cMES/EAM系統(tǒng)聯(lián)動，實現(xiàn)預警信號自動觸發(fā)維保工單的閉環(huán)流程。任職要求：1. 機械電子、自動化、信號處理、應用數(shù)學等相關專業(yè)本科及以上學歷，2年以上工業(yè)設備PHM或時序預測領域算法研發(fā)經(jīng)驗。2. 精通振動信號分析與特征提取技術（FFT/包絡分析/倒頻譜），有軸承、齒輪箱、電機等旋轉機械故障診斷經(jīng)驗者優(yōu)先。3. 熟練使用Python及科學計算棧（NumPy/SciPy/Pandas），掌握至少一種深度學習框架（PyTorch/TensorFlow），有時序模型（LSTM/Informer/PatchTST）實際落地項目。4. 熟悉工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構（如MQTT/OPC UA），有與PLC、數(shù)據(jù)采集器對接經(jīng)驗者加分。5. 具備將復雜算法向現(xiàn)場工程師解釋清楚的能力，能推動PHM方案在產(chǎn)線真正跑通閉環(huán)。

云從科技孵化自中科院重慶研究院，公司受托參與了人工智能國標、行標制定，并同時承擔國家發(fā)改委人工智能基礎平臺、應用平臺，工信部芯片平臺等國家重大項目建設任務的人工智能科技企業(yè)。 同時，云從科技吸引并擁有全球的優(yōu)秀人才，核心技術先后10次斬獲國際智能感知領域桂冠及158次行業(yè)POC冠軍、勝率達到78.4%； 運用先進的三級研發(fā)架構，云從科技取得3項重大技術突破——國內“3D結構光人臉識別技術”，打破技術壟斷；商用跨鏡追蹤（ReID）技術，紀錄保持至今；人體3D重建技術加快算法速度20倍，并將準確率大幅提升30%。 云從科技業(yè)務涵蓋金融、安防、民航、零售等領域，通過行業(yè)領先的人工智能、認知計算與大數(shù)據(jù)技術形成的整合解決方案，已服務400家銀行8.8萬網(wǎng)點、31個省級行政區(qū)公安、60余家機場，實現(xiàn)銀行日均比對2.16億次、公安戰(zhàn)果超3萬起、機場日均服務旅客200萬人次。