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職責描述: 1. 智能傳感與硬件系統研發方向： （1）參與新型傳感器（特別是油液監測傳感器）的設計、開發、試制與優化工作，致力于提升其精度、可靠性與集成度； （2）探索多物理場（如振動、溫度、油液）傳感技術的融合與創新應用。 2. 大數據分析與智能診斷算法方向： （1）參與機械設備潤滑磨損、振動等多源狀態監測數據的故障診斷與預測性維護模型； （2）領導開發數據融合算法，整合油液、振動等異構數據，提升設備健康管理的準確性與前瞻性。； （3）負責大數據分析平臺的架構設計、性能優化與核心算法研發。 3. 工業軟件與數控系統開發方向： （1）主導或參與工業互聯網平臺（如潤滑監測云平臺）的規劃、設計與開發，確保其技術先進性與可擴展性； （2）負責跨平臺（Windows/Linux）數控應用軟件的開發、調試與系統集成； （3）將診斷模型與算法封裝為可部署的軟件模塊，推動產品的數字化與智能化。 4. 材料研發與工程應用方向： （1）牽頭高性能橡塑材料、特種潤滑劑、金屬加工液及成型后處理材料的分子設計、配方開發與工藝優化； （2）深入研究材料性能表征技術，建立材料微觀結構與產品宏觀性能的關聯模型； （3）推動新材料在重大裝備關鍵部件上的驗證與應用。 5. 科研管理與戰略規劃： （1）牽頭申報并實施科研項目； （2）參與制定公司技術研發戰略與產品規劃； （3）組建并培養跨學科研發團隊，促進高水平科研成果的轉化與產業化。 任職要求: 1. 教育背景： 已取得或即將取得博士學位，專業方向包括但不限于：機械工程、電子科學與技術、材料科學與工程（高分子/化學）、計算機科學與技術、控制科學與工程、化學工程、力學、輪機工程、軟件工程等相關領域； 2. 科研能力： 在本領域期刊或會議上有過高質量的學術產出，具備扎實的理論基礎和創新能力； 3. 硬件與傳感方向： 具有傳感器開發、樣機試制、MEMS或精密儀器相關的項目經驗； 4. 數據與算法方向： 精通Python/Matlab/R等數據分析語言，熟練掌握機器學習/深度學習框架，有實際的大數據建模與診斷項目經驗； 5. 軟件與系統方向： 精通C /C#/Java等至少一門高級語言，有工業軟件、云平臺或數控系統開發經驗者優先； 6. 材料與化學方向： 在高分子材料、潤滑油脂、表面化學等領域有深入的研究背景和豐富的實驗經驗； 7. 項目管理： 具備較強的科研項目管理能力，有帶領團隊或作為主要完成人從事項目研究的經驗。