雇員點(diǎn)評(píng)標(biāo)簽
職位描述
深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)軟件云計(jì)算/大數(shù)據(jù)
崗位職責(zé)：??
1. 深度參與有色金屬行業(yè)智能制造、智能工廠建設(shè)項(xiàng)目，負(fù)責(zé)核心AI算法（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）的設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、優(yōu)化及實(shí)際工業(yè)部署。
2. 理解有色金屬生產(chǎn)工藝及業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，針對(duì)高噪聲、時(shí)序性、多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建高性能AI模型并解決實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題。
3. 跟蹤人工智能前沿進(jìn)展（大語(yǔ)言模型、時(shí)序分析、工業(yè)視覺、小樣本/遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制等），評(píng)估其在有色行業(yè)的應(yīng)用潛力，并開展創(chuàng)新性研究與預(yù)研工作。
4. 與工藝、設(shè)備、自動(dòng)化工程師及現(xiàn)場(chǎng)人員緊密合作，準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)需求，將行業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)方案，并能夠用通俗易懂的方式解釋AI模型原理與結(jié)果。
5. 參與需求分析、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集和實(shí)地調(diào)研（礦山、工廠、實(shí)驗(yàn)室等場(chǎng)景）；參與技術(shù)交流與研討，撰寫高質(zhì)量技術(shù)文檔，并完成必要的成果展示與總結(jié)（如匯報(bào)、PPT、專利論文等）。
專業(yè)要求：
1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化、控制工程、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)、電子信息、軟件工程、冶金/礦業(yè)工程（智能方向優(yōu)先）等相關(guān)專業(yè)。
2. 細(xì)化要求
l 理論基礎(chǔ)：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)核心方法（監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型評(píng)估、特征工程等），具備深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN/LSTM/GRU、Transformer等）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究/項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
l 編程能力：熟練使用 Python 或 C/C++，有
Linux 環(huán)境開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
l 框架與工具：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，有模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
l 數(shù)據(jù)建模：具備處理工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)、圖像/視頻數(shù)據(jù)的能力；有時(shí)間序列預(yù)測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺、異常檢測(cè)或優(yōu)化控制相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 技術(shù)視野與學(xué)習(xí)能力： 對(duì)人工智能在工業(yè)制造、智能工廠、流程工業(yè)（尤其是有色金屬）的應(yīng)用有濃厚興趣，具備快速學(xué)習(xí)和跟蹤前沿研究的能力。
4. 語(yǔ)言能力：英語(yǔ)四級(jí)（CET-4）及以上，能熟練閱讀和理解英文技術(shù)文獻(xiàn)。
5. 學(xué)術(shù)成果（加分項(xiàng)）：在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域（尤其是 CV、時(shí)序分析、控制優(yōu)化）發(fā)表過(guò)高水平論文或擁有相關(guān)專利者優(yōu)先。
1. 深度參與有色金屬行業(yè)智能制造、智能工廠建設(shè)項(xiàng)目，負(fù)責(zé)核心AI算法（機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等）的設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、優(yōu)化及實(shí)際工業(yè)部署。
2. 理解有色金屬生產(chǎn)工藝及業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，針對(duì)高噪聲、時(shí)序性、多源異構(gòu)的工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建高性能AI模型并解決實(shí)際生產(chǎn)問(wèn)題。
3. 跟蹤人工智能前沿進(jìn)展（大語(yǔ)言模型、時(shí)序分析、工業(yè)視覺、小樣本/遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制等），評(píng)估其在有色行業(yè)的應(yīng)用潛力，并開展創(chuàng)新性研究與預(yù)研工作。
4. 與工藝、設(shè)備、自動(dòng)化工程師及現(xiàn)場(chǎng)人員緊密合作，準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)需求，將行業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)方案，并能夠用通俗易懂的方式解釋AI模型原理與結(jié)果。
5. 參與需求分析、方案設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集和實(shí)地調(diào)研（礦山、工廠、實(shí)驗(yàn)室等場(chǎng)景）；參與技術(shù)交流與研討，撰寫高質(zhì)量技術(shù)文檔，并完成必要的成果展示與總結(jié)（如匯報(bào)、PPT、專利論文等）。
專業(yè)要求：
1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化、控制工程、數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)、電子信息、軟件工程、冶金/礦業(yè)工程（智能方向優(yōu)先）等相關(guān)專業(yè)。
2. 細(xì)化要求
l 理論基礎(chǔ)：掌握機(jī)器學(xué)習(xí)核心方法（監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、模型評(píng)估、特征工程等），具備深度學(xué)習(xí)（CNN、RNN/LSTM/GRU、Transformer等）或強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究/項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
l 編程能力：熟練使用 Python 或 C/C++，有
Linux 環(huán)境開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
l 框架與工具：熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 至少一種主流深度學(xué)習(xí)框架，有模型部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
l 數(shù)據(jù)建模：具備處理工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)、圖像/視頻數(shù)據(jù)的能力；有時(shí)間序列預(yù)測(cè)、計(jì)算機(jī)視覺、異常檢測(cè)或優(yōu)化控制相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3. 技術(shù)視野與學(xué)習(xí)能力： 對(duì)人工智能在工業(yè)制造、智能工廠、流程工業(yè)（尤其是有色金屬）的應(yīng)用有濃厚興趣，具備快速學(xué)習(xí)和跟蹤前沿研究的能力。
4. 語(yǔ)言能力：英語(yǔ)四級(jí)（CET-4）及以上，能熟練閱讀和理解英文技術(shù)文獻(xiàn)。
5. 學(xué)術(shù)成果（加分項(xiàng)）：在機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能及相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域（尤其是 CV、時(shí)序分析、控制優(yōu)化）發(fā)表過(guò)高水平論文或擁有相關(guān)專利者優(yōu)先。
工作地點(diǎn)
北京海淀區(qū)復(fù)興路12號(hào)院
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中國(guó)恩菲工程技術(shù)有限公司中國(guó)恩菲工程技術(shù)有限公司(簡(jiǎn)稱“中國(guó)恩菲”，英文簡(jiǎn)稱ENFI)是中國(guó)有色工程有限公司(原中國(guó)有色工程設(shè)計(jì)研究總院)按照股權(quán)多元化現(xiàn)代企業(yè)制度設(shè)立的國(guó)際化工程公司。中國(guó)有色工程設(shè)計(jì)研究總院成立于1953年，是新中國(guó)成立后，為恢復(fù)和發(fā)展我國(guó)有色金屬工業(yè)而設(shè)立的一家專業(yè)設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)，其先后隸屬于重工業(yè)部、冶金工業(yè)部、中國(guó)有色金屬工業(yè)總公司、國(guó)資委等，現(xiàn)隸屬于中國(guó)冶金科工集團(tuán)公司，是中國(guó)有色工業(yè)領(lǐng)域最大的工程公司之一,也是行業(yè)內(nèi)唯一的綜合甲級(jí)頂級(jí)資質(zhì)的設(shè)計(jì)院。中國(guó)恩菲以國(guó)際化的經(jīng)營(yíng)理念、管理機(jī)制和運(yùn)作模式，全面承繼中國(guó)有色工程設(shè)計(jì)研究總院的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，在有色冶金工程、國(guó)內(nèi)外礦山工程、環(huán)境及市政工程等方面業(yè)績(jī)突出，在多晶硅等材料領(lǐng)域居領(lǐng)先地位。目前工程總承包、工程設(shè)計(jì)、工程咨詢、造價(jià)咨詢、項(xiàng)目管理、工程監(jiān)理、工程招投標(biāo)等項(xiàng)目遍及非洲、大洋洲、南美洲等多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，連續(xù)多年在全國(guó)勘察設(shè)計(jì)行業(yè)排名中位居前列，獲得國(guó)家級(jí)、省部級(jí)科技進(jìn)步獎(jiǎng)及優(yōu)秀工程設(shè)計(jì)獎(jiǎng)共1000余項(xiàng)，擁有技術(shù)專利150項(xiàng)。公司愿景:“致力于成為最值得信賴的國(guó)際化工程綜合服務(wù)商及能源環(huán)境發(fā)展商”。為保證公司戰(zhàn)略目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，以人才和技術(shù)為本，立足有色礦冶工程，依靠科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，高端咨詢引領(lǐng)，發(fā)展科學(xué)研究、工程服務(wù)與產(chǎn)業(yè)投資三大業(yè)務(wù)領(lǐng)域，深耕非煤礦山、有色冶金、水務(wù)資源（水務(wù)工程及水環(huán)境綜合治理）、能源環(huán)境、新高材料、市政文旅（市政綜合工程）、城市礦產(chǎn)（城市礦產(chǎn)及資源再生利用）、智能裝備、房產(chǎn)經(jīng)營(yíng)九個(gè)業(yè)務(wù)單元，形成核心能力突出、競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯、國(guó)際化運(yùn)作、特色鮮明的多元業(yè)務(wù)集群。進(jìn)入2022年，恩菲本部現(xiàn)有約2000人，其中工程院院士1名，百千萬(wàn)人才3名，中央直接聯(lián)系專家2名，國(guó)家級(jí)工程勘察設(shè)計(jì)大師3名，政府特貼專家90名，中華杰出工程師2名，中華青年杰出工程師1名；AusIMM院士3名，全國(guó)有色金屬行業(yè)設(shè)計(jì)大師20名，中國(guó)稀土行業(yè)、有色行業(yè)杰出工程師5名，行業(yè)杰出青年工程師4名，北京優(yōu)秀青年工程師3名，中國(guó)勘察設(shè)計(jì)協(xié)會(huì)高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理61名，各類專業(yè)注冊(cè)工程師600余人次；專業(yè)技術(shù)人員中碩博士占比超60%，形成了領(lǐng)軍人才、知名專家和青年創(chuàng)新骨干融合的技術(shù)層次人才隊(duì)伍。 http://www.enfi.com.cn微信號(hào)chinaenfi Email:enfi-job@enfi.com.cn聯(lián)系人信息總部：許先生長(zhǎng)沙：王女士成都：尚先生研究院：解女士總部：010-63936861長(zhǎng)沙：0731-81861842成都：028-81512840研究院：010-63936286總部：enfi-job@enfi.com.cn長(zhǎng)沙：wangyr@enfi.com.cn成都：shangx@enfi.com.cn研究院：xieyb@enfi.com.cn
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