高薪[50W+ RMB]应用型AI博士职位：深度学习用于铁路全线弓网系统监控---全球最新PhD/博后/RA职位系列(31)

高薪[50W+ RMB]应用型AI博士职位：深度学习用于铁路全线弓网系统监控---全球最新PhD/博后/RA职位系列(31)

高薪职位类PhD机会 应用型AI方向
深度学习用于铁路全线弓网系统监控

项目背景

该项目为两个研究组的合作项目。

智能维护系统研究组专注于开发智能算法，以提高复杂工业资产的性能、可靠性和可用性，并使维护工作更具成本效益。我们的研究重点是深度学习、领域适应、混合方法（结合物理性能模型和深度学习算法）和深度强化学习。

结构力学与监测研究组专注于结构健康监测与系统识别、非线性动力学与振动缓解、数据驱动与混合方法的状态评估、监测驱动的决策支持结构的预测性维修和生命周期评估的算法框架开发。

持续的使用和暴露在粗糙的环境中会削弱铁路资产的关键部件，使其面临可能的故障。这可能会对车辆部件产生不利影响，例如，在相互作用的猫眼/受电弓系统出现故障的情况下。困难之一在于理解高度互动的车辆/大梁系统的动态。为了及时发现损坏、预测恶化并确保安全，目前的铁路车辆要接受定期检查，这意味着大量的停机时间、可用性的降低和运营成本的增加。

该项目将通过INtELligent算法，对副车架/行车记录仪和轮轴系统进行嵌入式服务内诊断。SENTINEL的目的是开发在运行中应用的诊断技术，以评估受电弓/小车系统的状态（和轮轴-->这在另一个博士项目中考虑）。该战略部署了依赖于振动和光学传感方案耦合的异质传感。

职位描述

作为博士生研究者，你将推动深度学习领域的研究，将其应用于猫眼监测的状态监测数据，特别是以下列任务为重点。

• 开发多模式学习的方法

• 开发对不同运行条件具有鲁棒性的领域概括算法

• 在自动处理高频数据的基础上，开发一种监测系统健康状况和预测其变化的方法

• 开发一种模式发现和匹配时间和空间相互关系的方法。

该职位涉及与来自不同部门的工业项目合作伙伴（包括西门子和SBB）的紧密合作。预计还将与其他正在收集类似类型的猫眼监测数据的铁路运营商进行合作。合作将集中在数据收集、数据预处理、解决方案的开发以及将其知识转移到应用领域。

此外，该职位还需辅助以下工作：

• 指导硕士生

• 有限的教学责任

• 参与学术活动（例如，会议，研讨会的组织，...）。

申请要求

具有强大分析能力背景的博士生Candidate，拥有工程、计算机科学、物理、应用数学或相关领域的优秀硕士学位。你应该在深度学习和应用深度学习解决现实世界问题方面有成熟的经验。

候选人应具有良好的Python编程技能，特别是Tensorflow或Pytorch，并具有信号处理（小波/频谱分析，时间序列处理）的知识。

必须掌握专业的英语（包括书面和口语）。会德语将是一个优势。

我们希望候选人能够自我驱动，具有较强的解决问题的能力和发散性思维。该博士职位的期限预计为三年[三年即可毕业，是优势，但同样意味着只能给你提供三年的funding]。

工签及薪酬福利

 为期3年的工签合同Contract，工资薪酬每年递增，平均每年年薪税前约合RMB 50W+【很香有木有】。     

申请流程及文书要求

请在2021年12月15日前通过进行申请，并提交以下材料：

• 动机信Motivation Letter
• 简历 CV
• 简短的研究陈述（一页），描述你与工作描述相关的项目想法，并与你在该领域的经验和文献中的相关工作相联系
• 一份出版物（例如，硕士论文或最好是会议或期刊出版物）
• 所有获得的学位的成绩单（英文）。
• 至少两名推荐人的详细联系方式

对申请的审查将持续到该职位被填补为止，该职位将尽快开始。
先到先得，尽早申请!

【轻微赞赏，联系大可Offer获取申请方式及相关注意事项】

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