ai维修工程师的职责

一、智能系统运维与故障处理

1. AI平台维护：负责搭建和维护机器学习/学习框架的运行环境，确保系统稳定高效。包括使用Prometheus、Zabbix等工具监控性能，及时处理异常，并通过Kubernetes管理容器化服务以优化资源效率。

2. 故障预测与自动化响应：开发Python或Shell脚本实现日志分析、智能告警及故障预测，减少人工干预。例如，通过AI算法将故障发现时间从30分钟缩短至5分钟，提升处理效率。

3. 跨领域技术融合：在电力、航空等领域，需结合高低压设备检修知识与AI技术，实现如飞机零部件实时监测、故障预测及处置方案生成。

二、技术支持与优化

1. 私有化部署与培训：负责AI应用（如语音、图像识别系统）的现场部署、调试及上线，并为客户提供技术咨询和运维培训。

2. 系统性能优化：持续改进架构，提升可靠性。例如通过数据标准化解决历史维修记录描述混乱的问题，确保AI模型有效落地。

三、智能运维开发（AIOps）

1. 工具开发：设计自动化巡检工具，集成自然语言处理、图像识别等技术，实现安全漏洞检测或设备自动化巡检。

2. 数据驱动决策：分析运维数据生成改进建议，如优化检修路线或工作流程，并通过AI工牌监控外勤行为规范。

四、核心技能要求

- 软技能：沟通能力、文档编写及团队协作能力，以支持跨部门项目推进。