智能运维算法架构师(云边端平台)

GOTION HK
能源/電力/水務/油氣/廢物管理
更新於3個月前
HK $30K-50K/月
學士
5至10年
全職
9.0 小時/天, 2 天/週

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工作內容翻譯為中文
<p><strong>核心職責 / Key Responsibilities</strong></p><p>1. <strong>可復用算法模組與平台開發 / Reusable Algorithm Module & Platform Development</strong></p><p>· 主导开发与具体船舶或eVTOL平台解耦的核心算法模块,包括高精度SOH/RUL预测模型、早期热失控与故障预警模型、实时碳足迹核算引擎等。<br>領導開發一個與特定船舶或eVTOL平臺分離的核心算法模組庫,包括高精度SOH/RUL預測模型、早期熱失控和故障警告模型,以及一個實時碳足跡會計引擎。</p><p>· 构建模块化、微服务化的算法架构,明确定义标准化接口(API),支撑算法能力作为独立服务被船舶云平台、eVTOL运维平台及第三方系统快速集成与调用。<br>設計一個模塊化、微服務基礎的算法架構,具有明確的標準接口(API),使算法能力能夠无缝地集成和調用為獨立服務,由船舶雲平台、eVOTL運作平台和第三方系統使用。</p><p>· 建立算法持續訓練與迭代最佳化管道,利用多場景數據持續提升算法精確度與泛化性能。<br>為算法建立一個持續訓練(CT)和迭代優化管道,利用多場景數據不斷提高準確性和泛化能力。</p><p>2. <strong>跨領域應用與算法遷移</strong></p><p>· 負責將核心算法模組針對船舶(高振動、高鹽霧、長續航)和eVTOL(高功率、高安全、輕量化)等不同工況進行適配、調優與驗證。<br>為不同的運作條件(如船上的高振動、高鹽度、長耐力)和eVTOL(高功率、高安全、輕量需求)進行核心算法模組的適應、最佳化和驗證。</p><p>· 研究和應用領域自適應與遷移學習技術,提升算法在不同場景下的複用效率,顯著降低重複開發成本。<br>研究並實現領域自適應和轉移學習技術,以提高算法在多個應用中的重用性,並顯著降低重構成本。</p><p>3. <strong>雲邊端協同設計與部署 / Cloud-Edge-End Co-Design & Deployment</strong></p><p>· 主导算法在「云-边-端」协同架构中的部署策略,设计云端复杂模型训练与边缘侧轻量化实时推理相结合的一体化技术方案。<br>在雲端、邊端和終端的協作架構中部署領導算法,設計集成技術解決方案,將複雜的模型訓練在雲端與輕量級的實時推測在邊端結合。</p><p>· 优化边缘侧算法的计算效率、能耗与可靠性,满足船舶与航空器在弱网或无网环境下实现自主智能运维的需求。<br>優化邊緣側算法的計算效率、能耗和可靠性,以實現海洋和空中應用的自主智能運作,即使在弱網絡或無網絡環境中也是如此。</p><p>4. <strong>數據戰略與創新研究 / Data Strategy & Innovative Research</strong></p><p>· 制定多场景电池数据标准与融合规范,构建统一数据湖,为算法研发提供持续、高质量的数据支撑。<br>制定多場景電池數據標準和融合協議,並建立統一數據湖,為算法開發提供持續、高品質的數據。</p><p>· 跟踪並引入前沿技術(如深度學習、物理信息神經網路PINN、數位孿生),探索下一代智慧營運算法的可行性並推動落地。<br>監控並整合尖端技術(例如深度學習、物理知識指導的神經網絡、數位雙胞胎)以探索和實現下一代智能運作算法。</p><p></p><p><strong>任職要求 / Qualifications</strong></p><p><strong>學歷與經驗 / Education & Experience</strong></p><p>· 计算機科學、人工智能、數據科學、控制理論等相關專業碩士或博士學歷。<br>計算機科學、人工智能、數據科學、控制理論或相關領域的碩士或博士學位。</p><p>· 5年以上工業算法架構或開發經驗,擁有成功建立並部署可複用算法模組或中台的實際專案成果。<br>5年以上工業算法架構或開發經驗,有建立和部署可重用算法模組或平台的紀錄。</p><p>· 必须具备跨领域算法落地经验,至少覆盖新能源船舶、电动汽车、eVTOL/无人机、储能、工业互联网中的两个领域。<br>跨領域算法部署經驗是必要的,至少涵蓋新能船、電動車、eVTOL/UAV、能源儲存、工業IoT等其中兩項。</p><p><strong>專業能力 / Technical Competencies</strong></p><p>· 精通機器學習與深度學習,在時序預測、異常偵測、遷移學習等領域擁有紮實的理論與實踐積累。熟練運用Python及PyTorch/TensorFlow等框架。<br>精通機器學習/深度學習,具有大量的時間序列預測、異常檢測和轉移學習的理論和實戰經驗。熟練使用Python和PyTorch/TensorFlow等框架。</p><p>· 具備深厚的軟體工程與系統架構能力,熟悉微服務、Docker容器化、API設計及MLOps流程。<br>強大的軟體工程和系統架構能力,熟悉微服務、 Docker 容器化、 API 設計和 MLOps 工程。</p><p>· 了解雲邊端協同技術棧,有边缘計算框架(如TensorRT, OpenVINO, AWS Greengrass)使用經驗者優先。<br>了解雲邊端技術堆疊;具有邊緣計算框架(例如TensorRT、OpenVINO、AWS Greengrass)的經驗是一大加分。</p><p>· 具備卓越的系統思維,能夠將複雜業務需求轉換為可執行的算法問題與技術路線。<br>出色的系統思考能力,能夠將複雜的業務需求轉換為可執行的算法問題和技術路線圖。</p><p><strong>綜合素質 / Soft Skills</strong></p><p>· 具備卓越的抽象與架構設計能力,能洞察多應用場景中的共性需求並設計通用技術解決方案。<br>出色的抽象和架構設計能力,能夠識別跨應用程序的共同需求並設計通用技術解決方案。</p><p>· 出色的跨團隊溝通能力,能夠高效協同電池研發、嵌入式開發、雲平台及業務團隊推進專案。<br>優秀的跨團隊溝通技巧,能夠有效地與電池研發、嵌入式軟體、雲平台和業務團隊合作。</p><p>· 具備強烈的產品與業務導向意識,關注算法實現的商業價值與使用者體驗。<br>強大的產品和業務導向,著重於算法提供的商業價值和使用者體驗。</p><p>· 能熟練運用中英文進行工作溝通和技术文件撰寫。<br>流利使用中英雙語進行工作溝通和技術文件記錄。</p><p>· 具备电池 Prognostics and Health Management (PHM) 相关项目经验者优先。<br></p>

語言技能
英文
廣東話
普通話
技能
算法開發
Data Scienc
機器學習(ML)
軟件工程
雲工程師

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Sunny LIU
GOTION HK · Deputy Director of Comprehensive Center

職位地點

Science Park-馬料水, 沙田

Science Park

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