一、岗位职责
1、核心算法研发：负责航空发动机试车时序数据清洗算法落地，涵盖标准化、噪声过滤、缺失值补全、异常识别及数据漂移检测，适配工业时序数据特性。
2、AI模型部署：主导轻量化AI模型选型、优化与边缘端部署，通过模型剪枝、量化满足离线推理及100ms内实时性要求。
3、时序数据处理方案设计：开发多通道信号同步、时间基准统一算法，搭建可配置自动化清洗工作流，支持按机型、工况定制策略。
4、数据智能标记与治理：研发AI时序标记算法，自动标注工况与异常事件，搭建数据质量评估体系，保障数据可追溯与分级管理。
5、技术迭代：优化算法与模型性能，解决边缘部署难题，联动团队实现算法与业务模块集成，支撑下游应用。
6、合规适配：遵循航空领域及公司规范，确保数据处理合规，参与技术文档编写。
二、任职要求
1、学历经验：硕士研究生及以上相关专业，3年 时序数据处理、AI算法研发经验，航空/航天/工控领域优先。
2、算法能力：精通时序数据处理技术，熟练掌握小波变换、LSTM、ADWIN等核心算法，能独立设计工业级方案。
3、AI能力：具备轻量化AI模型开发部署经验，熟练使用TensorFlow/PyTorch，掌握模型优化与边缘部署技术。
4、编程能力：精通Python/Java/C /C#中两种及以上，熟练使用数据处理工具，熟悉接口开发，有工作流引擎经验者优先。
5、行业认知：理解工业时序数据特性，有传感器数据处理经验者加分。