岗位职责
面向数据中心智能运维，建设基于数字孪生的机电设备预测性维护（PHM）体系。负责 PHM 技术的全周期建设，包括方案设计、算法研发、规模化交付和持续运营。目标是对关键机电设备故障做到提前预警和自动定位，并在边缘侧或者云端部署、持续运营，推动数据中心向少人化、智能化运维演进。
- 负责 PHM 技术规划和架构设计。结合业务需求和行业趋势，明确技术路线、研发目标和里程碑。覆盖的设备包括柴油发电机、UPS、电池等电气设备，以及冷水机组、水泵、冷却塔、空调等暖通设备。
- 基于设备运行数据和孪生模型，研发异常检测、故障预测、根因诊断等算法。结合设备机理和仿真数据，完成特征构建、模型训练和效果验证。综合运用机器学习、深度学习、时间序列分析和信号处理技术，包括 Isolation Forest、XGBoost、AutoEncoder、LSTM、Transformer，以及频谱、时频和振动信号分析。
- 针对数据缺失、质量波动、工况变化和故障样本不足等现场问题，持续提升算法的稳定性、泛化能力和诊断效果。建立可复用的建模和适配方法，让算法能快速推广到不同数据中心和设备类型。
- 负责算法在边缘侧（如集装箱数据中心）和云端的部署与推理运营，包括推理平台建设、算法服务开发、系统集成、测试灰度、部署上线、运行监控和版本迭代。针对边缘侧算力受限、云端多设备并发推理等场景，做模型轻量化、推理性能优化和资源调度，保证推理服务的实时性、稳定性和可扩展性。建立模型漂移检测机制，保证线上模型持续有效。
- 制定算法研发、数据接入、测试灰度和上线运维的技术规范与准入标准，沉淀可复用的 PHM 技术体系。
- 对算法效果和质量负责。建立检出率、诊断准确率等指标体系，在测试、灰度和运营各阶段持续跟踪和优化。协同设备、运维、产品和平台研发团队，推动 PHM 技术在业务场景中验证和推广。
职位要求
- 计算机、自动化、电气工程、机械工程、暖通等相关专业，硕士及以上学历。5 年以上算法研发或工业智能相关经验，至少有 1 个 PHM、故障诊断或预测性维护项目从研发到上线的完整经历。
- 精通异常检测和时序建模，熟悉 AutoEncoder、LSTM、Transformer 等深度学习方法，以及频谱、时频等信号分析方法。能独立完成建模、评估和优化，有小样本、多工况条件下的建模经验。
- 熟练使用 Python 及 NumPy、Pandas、SciPy，至少熟练掌握 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn 中的一种。熟悉 Linux、Git、Docker，有模型服务化部署经验。了解 ONNX Runtime、TensorRT 等推理框架，以及模型量化、剪枝等轻量化方法。
- 熟悉电气、暖通或机械设备的基本原理、典型故障和监测参数，至少在一个设备领域有实际诊断经验。理解数字孪生技术体系，能结合机理模型、仿真模型和实测数据分析设备状态。
- 问题分析和跨团队协作能力强，能系统定位现场问题，拉通设备、运维、产品、研发等团队推动解决。
