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核心職責(zé)：
1.終端數(shù)據(jù)采集與硬件集成：
1.） 設(shè)計并實施工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集方案，選型與集成壓力、流量、水質(zhì)等傳感器。
2.） 負責(zé)邊緣計算設(shè)備（如 NVIDIA Jetson 系列）的選型、配置與性能優(yōu)化。
3.）開發(fā)數(shù)據(jù)采集代理，通過 OPC UA、Modbus 等工業(yè)協(xié)議與 PLC/DCS 系統(tǒng)穩(wěn)定通信，構(gòu)建實時、可靠的數(shù)據(jù)上行管道。
2.模型邊緣部署與優(yōu)化：
1.） 將算法團隊提供的 PyTorch 模型，通過 TensorRT、ONNX Runtime 等工具進行量化、編譯與優(yōu)化，以適配邊緣計算資源。
2.） 開發(fā)并維護邊緣側(cè)的模型推理服務(wù)，確保在嚴格延遲要求下的高吞吐量與可靠性。
3.） 實現(xiàn)容器化（Docker）部署與編排，支持模型的 A/B 測試、灰度發(fā)布與一鍵回滾。
3.系統(tǒng)監(jiān)控、運維與診斷：
1.）構(gòu)建全方位的系統(tǒng)監(jiān)控體系，覆蓋硬件狀態(tài)（傳感器、邊緣設(shè)備）、服務(wù)健康度、數(shù)據(jù)流質(zhì)量及模型性能指標（如預(yù)測偏差）。
2.）開發(fā)自動化運維腳本與告警策略，實現(xiàn)故障的快速定位與自愈。
3.）負責(zé)生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性保障與性能調(diào)優(yōu)，處理線上突發(fā)事件。
加分項：
1.有 NVIDIA Jetson 或類似邊緣AI平臺 的部署優(yōu)化經(jīng)驗。
2.熟悉 Kubernetes 在邊緣場景的應(yīng)用。
3.了解 InfluxDB、Grafana 等時序數(shù)據(jù)監(jiān)控棧。
4.有水務(wù)、能源等流程行業(yè)的工控系統(tǒng)背景。