岗位职责：

1.参与开发风电机组的性能分析模型，大部件的故障预警模型及状态监测算法；

2.针对风机、光伏组件等关键设备进行异常检测与根因分析，利用包括但不限于振动、温度、压力、电流、电压等信号研发故障诊断、异常检测、健康评估、与剩余使用寿命预测算法；

3.开发多源数据融合算法（如振动、温度、电流信号），实现故障早期预警与诊断决策支持；

4.优化故障知识库，结合历史数据与实时监测结果，形成可复用的诊断规则库；

5.协同运维团队制定故障处置预案，提升设备可用性与维护效率；

6.根据物理机理、机器学习（包括深度学习）、或者机理与数据驱动结合的方法等，参与构造、筛选可用特征；

7.根据所筛选特征参与寿命预测算法开发；

8.数据整理、数据质量评估；

9.数据预处理与建模可行性分析；

10.完成上级领导交办的其他工作。

任职资格：

1.硕士研究生及以上学历学位，机械工程、电气工程、数据科学等相关背景；

2.熟悉故障诊断技术（如频谱分析、模式识别、迁移学习），具备工业场景落地经验；

3.精通大数据处理工具（如Spark/Hadoop），熟练使用SQL/NoSQL数据库；

4.具备新能源设备运维或诊断平台开发经验者优先。