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一、崗位職責(zé) 1、控制算法開(kāi)發(fā)與優(yōu)化：負(fù)責(zé)設(shè)備的核心控制算法設(shè)計(jì)，包括運(yùn)動(dòng)控制、預(yù)測(cè)性維護(hù)算法開(kāi)發(fā)，提升設(shè)備運(yùn)行精度與穩(wěn)定性。結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型預(yù)測(cè)控制（MPC）等前沿技術(shù)優(yōu)化控制邏輯，解決復(fù)雜工業(yè)場(chǎng)景的實(shí)時(shí)控制問(wèn)題。 2、算法全流程管理：主導(dǎo)從需求分析、算法建模、代碼實(shí)現(xiàn)到嵌入式部署的全流程開(kāi)發(fā)，輸出技術(shù)文檔（算法設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)、測(cè)試報(bào)告等）。管理算法版本迭代，優(yōu)化模型計(jì)算效率及在邊緣設(shè)備（如PLC、工控機(jī)）的實(shí)時(shí)性表現(xiàn)。 3、AI與智能化技術(shù)應(yīng)用：開(kāi)發(fā)工業(yè)場(chǎng)景下的AI算法，如設(shè)備故障預(yù)警（時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)）、視覺(jué)檢測(cè)（缺陷識(shí)別）、能耗優(yōu)化等，并集成至工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）平臺(tái)。研究大模型、知識(shí)圖譜等技術(shù)，設(shè)計(jì)面向重工設(shè)備的智能決策系統(tǒng)（如生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化、工藝參數(shù)推薦）。 4、跨領(lǐng)域協(xié)作與協(xié)議開(kāi)發(fā)：與機(jī)械、電氣團(tuán)隊(duì)協(xié)作，開(kāi)發(fā)設(shè)備通信協(xié)議，實(shí)現(xiàn)多設(shè)備數(shù)據(jù)交互與協(xié)同控制。參與設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目，設(shè)計(jì)符合行業(yè)規(guī)范的算法接口及數(shù)據(jù)格式。 5、前沿技術(shù)研究與性能提升：探索工業(yè)邊緣計(jì)算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新技術(shù)，開(kāi)發(fā)低延遲、高可靠性的算法解決方案。搭建自動(dòng)化測(cè)試框架，提升算法在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的魯棒性。 二、任職要求 1、數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、機(jī)械電子等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。 2、精通經(jīng)典控制理論（PID、LQR）與機(jī)器學(xué)習(xí)算法（時(shí)序預(yù)測(cè)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)），熟悉TensorFlow/PyTorch等框架及模型壓縮技術(shù)（TensorRT）。掌握工業(yè)控制模型（如PLC編程、運(yùn)動(dòng)學(xué)建模）及實(shí)時(shí)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 3、熟練使用C++/Python，具備嵌入式開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)（ARM、RTOS）及工業(yè)上位機(jī)開(kāi)發(fā)能力（Qt、C#）。 4、熟悉工業(yè)通信協(xié)議（Profinet、CANopen）與數(shù)據(jù)庫(kù)（SQLite、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)）。 5、3年以上工業(yè)算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)至少1個(gè)完整項(xiàng)目（如非標(biāo)自動(dòng)化設(shè)備控制、機(jī)器人路徑規(guī)劃）。高端裝備（工業(yè)機(jī)器人）領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 軟性能力 6、具備項(xiàng)目全周期管理能力，能獨(dú)立完成技術(shù)方案設(shè)計(jì)及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。