高薪50W+RMB應用型AI博士職位 深度學習用於鐵路全線弓網系統監控

高薪職位類PhD機會 應用型AI方向 深度學習用於鐵路全線弓網系統監控

專案背景

該專案為兩個研究組的合作專案。

智慧維護系統

研究組專注於開發智慧演算法，以提高複雜工業資產的效能、可靠性和可用性，並使維護工作更具成本效益。我們的研究重點是深度學習、領域適應、混合方法（結合物理效能模型和深度學習演算法）和深度強化學習。

結構力學與監測

研究組專注於結構健康監測與系統識別、非線性動力學與振動緩解、資料驅動與混合方法的狀態評估、監測驅動的決策支援結構的預測性維修和生命週期評估的演算法框架開發。

持續的使用和暴露在粗糙的環境中會削弱鐵路資產的關鍵部件，使其面臨可能的故障。這可能會對車輛部件產生不利影響，例如，在相互作用的貓眼/受電弓系統出現故障的情況下。困難之一在於理解高度互動的車輛/大梁系統的動態。為了及時發現損壞、預測惡化並確保安全，目前的鐵路車輛要接受定期檢查，這意味著大量的停機時間、可用性的降低和運營成本的增加。

該專案將透過INtELligent演算法，對副車架/行車記錄儀和輪軸系統進行嵌入式服務內診斷。SENTINEL的目的是開發在執行中應用的診斷技術，以評估受電弓/小車系統的狀態（和輪軸——>這在另一個博士專案中考慮）。該戰略部署了依賴於振動和光學感測方案耦合的異質感測。

職位描述

作為博士生研究者，你將推動深度學習領域的研究，將其應用於貓眼監測的狀態監測資料，特別是以下列任務為重點。

- 開發多模式學習的方法

- 開發對不同執行條件具有魯棒性的領域概括演算法

- 在自動處理高頻資料的基礎上，開發一種監測系統健康狀況和預測其變化的方法

- 開發一種模式發現和匹配時間和空間相互關係的方法。

該職位涉及與來自不同部門的工業專案合作伙伴（包括

西門子和SBB

）的緊密合作。預計還將與其他正在收集類似型別的貓眼監測資料的鐵路運營商進行合作。合作將集中在資料收集、資料預處理、解決方案的開發以及將其知識轉移到應用領域。

此外，該職位還需輔助以下工作：

- 指導碩士生

- 有限的教學責任

- 參與學術活動（例如，會議，研討會的組織，。。。）。

申請要求

具有強大分析能力背景的博士生Candidate，擁有

工程、計算機科學、物理、應用數學或相關領域

的優秀碩士學位。你應該在

深度學習和應用深度學習

解決現實世界問題方面有成熟的經驗。

候選人應具有良好的Python程式設計技能，特別是

Tensorflow或Pytorch

，並具有

訊號處理（小波/頻譜分析，時間序列處理）

的知識。

必須掌握專業的英語（包括書面和口語）。會德語將是一個優勢。

我們希望候選人能夠自我驅動，具有較強的解決問題的能力和發散性思維。該博士職位的期限預計為

三年 [三年即可畢業，是優勢，但同樣意味著只能給你提供三年的funding]

。

工籤及薪酬福利

為期3年的工籤合同Contract，工資薪酬每年遞增，平均每年年薪稅前約合

RMB 50W+【很香有木有】

。

申請流程及文書要求

請在

2021年12月15日

前透過進行申請，並提交以下材料：

- 動機信Motivation Letter

- 簡歷 CV

- 簡短的研究陳述（一頁），描述你與工作描述相關的專案想法，並與你在該領域的經驗和文獻中的相關工作相聯絡

- 一份出版物（例如，碩士論文或最好是會議或期刊出版物）

- 所有獲得的學位的成績單（英文）。

- 至少兩名推薦人的詳細聯絡方式

對申請的審查將持續到該職位被填補為止，該職位將盡快開始。

先到先得，儘早申請!

【輕微讚賞，聯絡大可Offer獲取申請方式及相關注意事項

】

大可Offer團隊成員

曾經面試過該研究組2次

，對該組的喜好還是比較瞭解的，故有想積極申請的小夥伴歡迎聯絡尋求輔助。

心動了!然而背景暫時不匹配,怎麼辦？

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各類理工科低年級同學

要儘早準備。如果沒有AI相關背景，應該儘早自主學習並透過專案訓練自己在AI尤其是Deep Learning（DL+DRL）方面的能力。推薦深度學習四大名著，尤其是DL花書+動手學深度學習，如需PDF電子版可以小窗聯絡。

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