工作职责： 1.负责工业设备预测性维护系统的故障诊断算法研究与开发 2.针对高炉设备、电气设备、铸造设备等，设计专用的故障诊断方案 3.融合振动分析、电流特征分析、温度监测等多源数据进行综合诊断 4.开发故障模式库与诊断规则引擎，实现故障类型的自动识别与定位 5.与运维团队协作，建立从数据采集、特征分析到维修决策的完整闭环 任职要求： 1.硕士及以上学历，自动化、机械、电气、仪器等相关专业 2.研究方向涉及故障诊断或预测性维护，熟悉常见的故障诊断方法论 3.熟悉信号处理与特征提取方法（时域/频域/时频域特征） 4.掌握Python/MATLAB，有机器学习/深度学习分类模型开发经验 5.了解工业设备（轴承、齿轮箱、电机、泵阀等）的常见故障模式 6.对工业场景有强烈兴趣，愿意深入现场理解设备运行规律