清华大学智能车实验室——故障诊断算法实习生（科研型实习） 【清华实习】清华大学车辆学院国重实验室招聘故障诊断算法实习生 （可远程实习，提供优秀实习生带团队机会，该招聘长期有效） 一、清华大学实验室简介 团队隶属于清华大学车辆学院与计算机系，目前共有研究员、博士后等在职人员十余人。主要从事深度学习、时序分类、故障检测、故障诊断、目标检测、图像分割算法的研发，主要专注于机器学习方法在高端工业装备、航发、半导体制造、新能源汽车、铁路系统的状态监测等领域的研究和应用。 二、岗位研究方向及要求 1、研究方向【任选一个】 （1）基于多源传感器融合/多模态的故障诊断算法研究； （2）基于域泛化的故障诊断算法研究； （3）基于PINN的故障诊断算法研究； （4）基于数字孪生的故障诊断算法研究； （5）基于联邦学习的故障诊断算法研究; （6）基于扩散模型的样本生成算法研究； （7）基于风格迁移的样本生成算法研究 （8）恶劣环境下的目标检测； 2、研究对象【任选一个】 （1）航空关键设备 （2）铁路关键设备 （3）公路基础设施 （4）水利水电设备 （5）海上风电设备 3、岗位要求： 1、掌握Python、Matlab等编程语言 2、掌握至少一种深度学习框架，如Pytorch、Tensorflow、Caffe等，熟悉模型、框架优化技巧； 3、熟悉深度学习、故障诊断基本知识和算法，有相关研究经历； 加分项： 1、熟悉深度学习至少一个方向（分割、检测、分类等）的经典模型； 2、了解时序分类算法或目标检查算法； 3、熟悉神经网络调整与优化技巧； 4、了解前沿知识（PINN，LLM，可解释性，域适应,域泛化等）优先考虑； 5、了解多模态融合算法，如时序、图像、点云融合； 6、扎实的编程能力； 7、在IEEE或艾斯威尔等期刊有相关论文答辩经验、有实验室、企业实习经历或发表相关论文，或参加相关比赛并获得较好名次； 8、实习时间长的优先； 三、待遇 1、提供基本生活补贴，并对工作认真者、能力优异者提供额外奖励； 2、协助办理学校的工作饭卡，并为优秀的实习生提供住宿； 3、参与国家重点研发项目的相关工作； 4、优异者推荐留校工作的机会，待遇从优； 5、优秀者提供实习证明、导师推荐信和其他深造机会； 四、备注 1、科研型实习，非公司实习； 2、有深造意愿者优先；