1、具有匹配至少2年及以上的基于振动的故障预测与诊断算法研发经验者优先。
2、掌握常用的振动信号处理与特征提取方法，如时城方法(峰峰值、有效值、峭度等)、频域方法(傅里叶变换频域滤波、包络谱变换希尔伯特黄变换、阶次分析等)、时频域方法(短时傅里叶变换、小波变换、经验模态分解等)等
3、 掌握常用的统计(时间序列预测、线性回归、主成分分析等)与机器学习方法(支持向量机SVM、人工神经网络ANN、lightGBM等)，有将振动信号特征工程与机器学习算法结合形成故障预测与诊断模型的经验
4、具备扎实的机械工程专业知识，熟悉常见机械设备的工作原理，如轴承、齿轮箱、电机、泵、压缩机等: 掌握常见传感器(加速度传感器、速度传感器、温度传感器、电流传感器等)的基本测量原理与监测目标导向的合适安装位置
5、能够熟练用python编写振动信号处理算法
6、 对某一领域，如风电传动系统故障诊断、化工设备、起重等领域有振动分析工程项目经验者优先·有利用深度学习算法自动提取振动信号特征经验者优先