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我們是致力于通過(guò)人工智能推動(dòng)樓宇與能源行業(yè)變革的科技公司。您將扮演團(tuán)隊(duì)中“智慧大腦”設(shè)計(jì)師的關(guān)鍵角色，負(fù)責(zé)研發(fā)核心的AI算法模型，讓建筑學(xué)會(huì)思考，實(shí)現(xiàn)能源消耗的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、智能調(diào)控與成本節(jié)約。您的代碼將直接轉(zhuǎn)化為碳減排量和真金白銀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
崗位職責(zé)：
1、核心算法研發(fā)與優(yōu)化：研究、設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)用于能耗預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、設(shè)備故障診斷與預(yù)警、多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度（如節(jié)能 vs. 舒適度）的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型。2、數(shù)據(jù)挖掘與特征工程：處理海量時(shí)序數(shù)據(jù)（如電力、水量、燃?xì)?、空調(diào)、溫度、濕度等），進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、分析和特征提取，挖掘數(shù)據(jù)背后的能源價(jià)值。
3、模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：利用大規(guī)模歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練和驗(yàn)證模型，持續(xù)進(jìn)行模型調(diào)參、優(yōu)化與迭代，不斷提升模型的準(zhǔn)確性、泛化能力和效率。
4、算法工程化與落地：與后端、前端團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，將算法模型封裝為高性能、可擴(kuò)展的API服務(wù)，并部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保其穩(wěn)定、高效運(yùn)行。
5、技術(shù)前沿追蹤：持續(xù)跟蹤人工智能在智慧能源、可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的最新研究成果，并探索將其應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)品的可能性。
任職要求：
1、 教育背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)、自動(dòng)化、電氣工程或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
2、經(jīng)驗(yàn)要求：
（1）3年以上機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)。
（2）必須具備：扎實(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)（Time Series Forecasting）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉ARIMA、LSTM、Transformer、Prophet等模型及其應(yīng)用場(chǎng)景。
（3）優(yōu)先考慮：有能耗管理、智慧樓宇、電力系統(tǒng)、工業(yè)過(guò)程優(yōu)化等相關(guān)領(lǐng)域算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者。
3、技術(shù)技能：
（1） 精通Python及主要的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)（如Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib）。
（2）熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch, TensorFlow, Keras）。
（3）熟悉常見(jiàn)的特征工程、模型評(píng)估與選擇方法。
（4）具備良好的編程能力和代碼規(guī)范，有使用Git進(jìn)行版本控制的經(jīng)驗(yàn)。
4、能力要求：
（1）出色的邏輯思維能力、數(shù)學(xué)建模能力和分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。
（2）對(duì)數(shù)據(jù)敏感，能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中洞察規(guī)律。
（3）具備強(qiáng)烈的責(zé)任心、良好的團(tuán)隊(duì)溝通能力和推動(dòng)算法落地的工程意識(shí)。
加分項(xiàng)：
1、有強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）、運(yùn)籌優(yōu)化（Operations Research）或異常檢測(cè)（Anomaly Detection）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
2、有使用MLOps工具（如MLflow, Kubeflow）進(jìn)行模型生命周期管理的經(jīng)驗(yàn)。
3、有在云平臺(tái)（AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML）上開(kāi)發(fā)和部署模型的經(jīng)驗(yàn)。
4、發(fā)表過(guò)相關(guān)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議或期刊論文（如NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI等）。
5、熟悉樓宇自控系統(tǒng)（BAS）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）數(shù)據(jù)協(xié)議或能源管理系統(tǒng)（EMS）的基本原理。