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職能職責(zé); 一、復(fù)雜場景建模與算法突破： 1.主導(dǎo)用戶隱式特征提取算法研發(fā)，構(gòu)建基于時空數(shù)據(jù)的動態(tài)畫像體系，支持產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化; 2.攻克非結(jié)構(gòu)化工況數(shù)據(jù)（維修日志、振動信號）的智能解析技術(shù)，建立多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型。 二、可解釋AI與聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架設(shè)計： 1.設(shè)計符合工程機械領(lǐng)域邏輯的XAI框架，確保模型決策透明化，滿足專業(yè)工程師的驗證需求； 2.搭建聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)，實現(xiàn)多廠商數(shù)據(jù)的安全協(xié)同與價值挖掘，推動行業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)合作。 三、技術(shù)壁壘構(gòu)建與落地： 1.推動AI算法在研發(fā)、運維等場景的落地，形成可復(fù)用的技術(shù)方案； 2.跟蹤AI前沿技術(shù)，探索其在工程機械場景中的創(chuàng)新應(yīng)用，保證技術(shù)前沿性與工程可行性。 任職要求： 一、算法與建模： 1.精通Python、PyTorch//TensorFlow框架，具備大規(guī)模數(shù)據(jù)建模與調(diào)優(yōu)能力； 2.熟悉圖數(shù)據(jù)庫及知識圖譜構(gòu)建應(yīng)用； 3.熟悉非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理（如文本挖掘、時間序列分析、信號處理）。 二、大數(shù)據(jù)技術(shù)棧： 1.掌握Hadoop//Spark//Flink等分布式計算框架，熟悉數(shù)據(jù)清洗、特征工程全流程； 2.熟悉時序數(shù)據(jù)處理工具（如InfluxDB、TDengine），具備物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗。 三、聯(lián)邦學(xué)習(xí)與工程化能力： 1.熟悉聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架（如FATE、PySyft）及多節(jié)點協(xié)同訓(xùn)練技術(shù)，了解模型加密與安全通信協(xié)議； 2.具備模型部署經(jīng)驗（如Docker//Kubernetes），熟悉模型服務(wù)化（如TFServing、ONNXRuntime）。 四、其他要求： 1.博士研究生，算法、控制等相關(guān)專業(yè)，5~10年相關(guān)工作經(jīng)驗； 2.在工程機械、重工業(yè)、裝備制造等領(lǐng)域有AI項目經(jīng)驗，熟悉設(shè)備運維、供應(yīng)鏈或研發(fā)數(shù)字化場景； 3..有跨廠商數(shù)據(jù)合作或工業(yè)數(shù)據(jù)治理項目經(jīng)驗； 4.具備技術(shù)商業(yè)化思維，能將算法創(chuàng)新轉(zhuǎn)化為實際業(yè)務(wù)價值。