职责描述： 拟进站课题：装备故障智能诊断 拟解决的关键问题： 1.多源异构传感数据融合与特征提取方法研究 2.复杂工况下设备退化状态识别与剩余寿命预测模型构建 3.面向工业设备的实时监测与边缘计算协同优化技术 4.基于深度学习的故障模式可解释性建模与决策推理 5.维护策略与生产调度联动的多目标优化方法研究" 任职要求： 机械电子工程/自动化/智能制造相关专业、计算机科学与技术（机器学习/数据挖掘方向）、应用数学/统计学（建模与算法方向）、工业物联网/传感器技术相关领域、可靠性工程/工业系统工程交叉学科背景 1.具有设备状态监测与故障诊断相关研究经历 2.熟悉时序数据分析方法（如LSTM、Transformer等） 3.掌握工业大数据处理技术（Spark/Flink/ PyTorch等工具链） 4.参与过PHM（预测与健康管理）系统开发项目者优先 5.有工业现场数据采集与边缘计算部署经验 6.具备跨学科知识整合能力（机械 AI 运筹优化） 7.熟悉ISO13374/ISO18435等预测性维护标准体系 8.具有工业级软件开发经（C /Python/ROS等） 9.能适应工业现场测试与产学研协同攻关 10.近三年以第一作者发表过2篇以上相关领域SCI论文" 注：可全职或兼职