一、岗位职责

1、控制算法开发与优化：负责设备的核心控制算法设计，包括运动控制、预测性维护算法开发，提升设备运行精度与稳定性。结合强化学习、模型预测控制（MPC）等前沿技术优化控制逻辑，解决复杂工业场景的实时控制问题。

2、算法全流程管理：主导从需求分析、算法建模、代码实现到嵌入式部署的全流程开发，输出技术文档（算法设计说明书、测试报告等）。管理算法版本迭代，优化模型计算效率及在边缘设备（如PLC、工控机）的实时性表现。

3、AI与智能化技术应用：开发工业场景下的AI算法，如设备故障预警（时序数据预测）、视觉检测（缺陷识别）、能耗优化等，并集成至工业物联网（IIoT）平台。研究大模型、知识图谱等技术，设计面向重工设备的智能决策系统（如生产调度优化、工艺参数推荐）。

4、跨领域协作与协议开发：与机械、电气团队协作，开发设备通信协议，实现多设备数据交互与协同控制。参与设备标准化项目，设计符合行业规范的算法接口及数据格式。

5、前沿技术研究与性能提升：探索工业边缘计算、联邦学习等新技术，开发低延迟、高可靠性的算法解决方案。搭建自动化测试框架，提升算法在真实工业环境中的鲁棒性。

二、任职要求

1、数学、自动化、计算机、机械电子等相关专业。

2、精通经典控制理论（PID、LQR）与机器学习算法（时序预测、强化学习），熟悉TensorFlow/PyTorch等框架及模型压缩技术（TensorRT）。掌握工业控制模型（如PLC编程、运动学建模）及实时系统开发经验。

3、熟练使用C++/Python，具备嵌入式开发经验（ARM、RTOS）及工业上位机开发能力（Qt、C#）。

4、熟悉工业通信协议（Profinet、CANopen）与数据库（SQLite、时序数据库）。

5、3年以上工业算法开发经验，主导过至少1个完整项目（如非标自动化设备控制、机器人路径规划）。高端装备（工业机器人）领域经验者优先。

软性能力

6、具备项目全周期管理能力，能独立完成技术方案设计及风险预判。