1、设计并实现基于生产过程数据、视觉检测数据的分析算法，提升设备对环境特征的感知能力。优化数据处理流程，确保高精度、低延迟的实时分析。

2、设计开发智能控制方法，实现设备参数动态调整与异常状态自恢复。优化控制策略，提升系统稳定性。

3、设计开发基于时间序列、知识图谱及机器学习的预测模型，实现设备故障预警与根因分析。开发异常检测机制，主动识别潜在风险并提供维护建议。

4、与软硬件工程师、产品经理及客户紧密合作，将AI技术转化为实际解决方案，提高自动化水平和产品良率，确保项目符合行业标准与客户需求。

5、负责风电生产相关的大数据、AI算法设计与开发，包括图像缺陷检测、工业时序数据预测、故障诊断、先进控制等核心场景。

7、发掘生产中的数据驱动机会点，设计高效的数据建模与分析方案，支持工厂智能化升级与流程优化。

8、跟踪并研究工业AI最新前沿技术，持续输出算法创新点和工程最佳实践。

9、负责算法性能评估、优化和迭代升级，确保实际应用效果可度量、可验证。

1、计算机、自动化、人工智能、电子工程、应用数学或相关领域本科及以上学历；

2、3-5年AI算法开发或相关领域经验，熟悉数据分析、模式识别、优化控制及预测建模技术，有新能源（如光伏、风电、储能）或制造业（如汽车、机械、电子）行业背景者优先。

3、熟练掌握主流人工智能算法，具备工业场景下时序数据分析、运筹优化、故障诊断等领域实践能力。

4、精通Python/C++等编程语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，能够独立完成算法开发、调试和效果评估。

5、 熟悉数据清洗、特征工程、模型调优等全流程开发。

6、熟悉信号分析、时间序列预测、强化学习、模型预测控制（MPC）等技术。

7、有风机生产、智能制造或工业自动化项目落地经验者优先。

8、具备较强的跨部门沟通协调能力，能将算法与生产软件、自动化系统深度融合。

9、对数据驱动生产有高度热情和创新意识，持续关注工业智能化趋势。

10、英语具备技术交流能力。

11、良好的问题解决能力与团队协作精神，能够快速学习新技术，适应多任务环境。