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一、核心職責(zé)
1.模型開發(fā)與構(gòu)建：設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化時(shí)序深度學(xué)習(xí)模型（如LSTM， GRU， 自編碼器），用于對(duì)多元生物過程傳感器數(shù)據(jù)和反應(yīng)動(dòng)力學(xué)曲線進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控、預(yù)測(cè)和異常檢測(cè)。
2.解決方案落地：主導(dǎo)從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、閾值設(shè)定到系統(tǒng)部署上線的完整項(xiàng)目周期，確保算法模型在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行。
3.跨學(xué)科協(xié)作：與試劑專家、工藝工程師和軟件工程師緊密合作，理解生物過程的底層機(jī)制，將領(lǐng)域知識(shí)融入模型設(shè)計(jì)，并將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的工藝優(yōu)化與質(zhì)量控制策略。
二、要求
1. 學(xué)歷背景
擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、化學(xué)工程、生物信息學(xué)或相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位。
2. 技術(shù)能力：
扎實(shí)的時(shí)序數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：精通ARIMA、指數(shù)平滑等傳統(tǒng)時(shí)序模型，并理解其局限性。
深厚的深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)：具備至少1-2個(gè)使用LSTM或類似循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（如預(yù)測(cè)、分類、異常檢測(cè)）。
熟練的編程技能：精通Python及數(shù)據(jù)科學(xué)棧（如Pandas, NumPy）。必須具有使用至少一個(gè)主流深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow/PyTorch）的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)：擁有完整的模型開發(fā)與部署生命周期經(jīng)驗(yàn)，包括數(shù)據(jù)清洗、模型訓(xùn)練、評(píng)估、調(diào)優(yōu)及性能監(jiān)控。
3. 行業(yè)知識(shí)與思維：
對(duì)生化/免疫反應(yīng)過程（如生化反應(yīng)、免疫檢測(cè)）有基本理解，并具備強(qiáng)烈的興趣將數(shù)據(jù)科學(xué)與生物技術(shù)相結(jié)合。
具備出色的解決問題能力，能夠?qū)⒛：纳镞^程問題轉(zhuǎn)化為定義清晰的技術(shù)任務(wù)。