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1. 核心算法設(shè)計與開發(fā)
①構(gòu)建算法流。構(gòu)建從數(shù)據(jù)采集、預處理、特征工程到模型推理的完整算法流，確保系統(tǒng)實時性與穩(wěn)定性。
②數(shù)據(jù)特征挖掘。負責高頻電壓、電流時間序列信號處理與特征提取算法開發(fā)，包括時域、頻域及時頻域特征挖掘。
③多源信息融合。設(shè)計多源信息（焊接深度、壓力、能量等工藝參數(shù)）融合模型，實現(xiàn)對焊接質(zhì)量的綜合分析與判斷。
④智能分類模型開發(fā)。搭建并優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，實現(xiàn)焊接結(jié)果的良品/不良品智能分類。
2. 系統(tǒng)實現(xiàn)與迭代優(yōu)化
①現(xiàn)場部署。配合嵌入式或軟件團隊完成算法部署，支持云端或邊緣計算環(huán)境。
②基于實際焊接數(shù)據(jù)開展模型訓練、驗證與測試，迭代優(yōu)化算法以提升檢測準確率、泛化能力及魯棒性。
3. 跨部門協(xié)作
①與硬件、工藝工程師緊密合作，深入理解工藝原理，持續(xù)優(yōu)化算法模型以適配不同的應(yīng)用場景。
②撰寫技術(shù)文檔、算法報告，支持產(chǎn)品化落地與技術(shù)轉(zhuǎn)化。
1. 必備條件
①碩士及以上學歷，計算機、信號處理、自動化、機械電子、儀器儀表等相關(guān)專業(yè)。
②1年以上工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘或時序信號分析經(jīng)驗，熟練掌握特征提取方法（如小波變換、FFT、統(tǒng)計特征等）。
③精通主流編程語言及常用算法庫。
④熟悉深度學習在時序數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用（如1D-CNN、注意力機制），具備獨立建模調(diào)優(yōu)能力。
⑤熟悉多傳感器信息融合技術(shù)（如貝葉斯融合、決策級融合）。
2. 軟性要求
①邏輯清晰，能結(jié)合物理機理與數(shù)據(jù)規(guī)律解決問題。
②具備較強的溝通協(xié)作能力，適應(yīng)跨領(lǐng)域團隊合作。
3. 加分項
①具備高實時性系統(tǒng)（毫秒級響應(yīng)）開發(fā)經(jīng)驗。
②具備工業(yè)檢測、故障診斷或工藝質(zhì)量分析項目經(jīng)驗。