AI应用工程师-PHM

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：在工业AI和PHM领域深耕，成为算法专家或技术带头人，负责更复杂的预测性维护系统架构设计
• 管理路线：积累项目交付经验后，可转向技术管理岗位，负责团队管理、项目规划与客户沟通
• 行业拓展：工业AI应用广泛，可横向拓展至其他制造行业或智能运维领域，职业发展空间广阔
• 负责工业预测性维护（PHM）场景的AI算法开发与落地，包括设备故障诊断、异常检测、健康度评估和剩余寿命预测（RUL）等核心任务
• 处理工业时序数据，进行数据清洗、降噪、特征工程，并结合设备机理知识优化模型，解决现场工况复杂、数据噪声大、模型漂移等实际问题
• 参与PHM项目的交付，包括现场验证、联调落地，并输出技术方案和测试报告，推动算法产品化和规模化复用
• 持续关注工业AI前沿技术，沉淀标准化的PHM模型方案，提升设备诊断的准确率和系统稳定性
• 扎实的Python编程和数据分析能力，熟练掌握Pandas、Numpy等数据处理库
• 熟悉LSTM、CNN等深度学习模型，以及时序异常检测、回归预测等常用算法，并能熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型训练和调优
• 了解振动、电流等工业传感数据，掌握时域、频域、时频分析等信号处理基础
• 具备算法工程化落地经验，包括模型推理、部署和性能优化，能独立解决现场问题

申请策略

• 在申请时，可以强调对宁德时代业务和新能源行业的理解，并表达对工业AI技术落地的热情
• 准备一个完整的PHM项目案例，展示从数据到模型到部署的全流程能力，这将是面试中的亮点
• 重点突出工业AI或PHM相关的项目经验，特别是涉及故障诊断、异常检测、RUL预测的算法落地案例，并量化成果（如准确率提升、故障率降低）
• 详细展示Python、PyTorch/TensorFlow等技能，以及LSTM、CNN等模型的应用经验，突出数据处理和特征工程能力
• 强调工程化落地能力，如模型部署、系统集成、现场问题排查等，体现独立解决问题的能力
• 如有相关行业背景（如新能源、制造业）或对振动、电机等设备有了解，务必在简历中突出
• 系统学习工业时序数据分析方法，特别是时频分析（如小波变换、STFT）和信号处理技术
• 熟悉主流PHM框架和工具，如Python的scikit-learn、TensorFlow等，并了解边缘计算和模型部署技术

面试指南

• 项目经验类问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），清晰描述项目背景、你的具体职责、采取的技术方案和量化成果
• 技术原理类问题：先阐述核心概念，再结合项目实例说明应用，最后总结优缺点和适用场景
• 问题解决类问题：强调你的分析思路和排查过程，展示逻辑性和动手能力
• 请详细描述一个你负责的工业AI或PHM项目，包括数据来源、算法选择、模型调优和最终效果
• 如何处理工业数据中的噪声和缺失值？如何解决模型在不同工况下的漂移问题？
• 你如何选择LSTM、CNN或Transformer等模型用于时序预测？请结合具体场景说明
• 在模型部署和工程化过程中，你遇到过哪些挑战？如何解决？
• 你对PHM领域未来的技术趋势有何看法？