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崗位職責
1. 根據(jù)公司經(jīng)營戰(zhàn)略，通過整合市場數(shù)據(jù)、歷史銷售數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢設計并實施價格預測模型。
2. 理解冶金行業(yè)的特有屬性和生產(chǎn)流程，基于產(chǎn)品成分、生產(chǎn)工藝、質(zhì)量控制等關鍵指標，構建符合行業(yè)特點的產(chǎn)品質(zhì)量預測模型。
3. 針對不同的業(yè)務部門和應用場景，開發(fā)個性化的管理模型，如質(zhì)量評分模型、庫存優(yōu)化模型、生產(chǎn)調(diào)度模型等，助力企業(yè)實現(xiàn)精細化管理和智能化決策。
4. 定期評估現(xiàn)有模型的表現(xiàn)，收集反饋意見，不斷迭代優(yōu)化模型結(jié)構和參數(shù)設置，確保其始終處于最佳狀態(tài)，滿足公司發(fā)展需要。
任職要求
1. 本科及以上學歷，機器學習、計算機、數(shù)理等相關專業(yè)。
2. 熟練掌握Pytorch/Tensorflow/Caffe/Mxnet中的至少一種。
3. 熟悉GPU計算并發(fā)編程，能夠進行高效的模型訓練和推理加速。
4. 具備數(shù)據(jù)梳理、清洗、測評、集成、維護等經(jīng)營者優(yōu)先。
5. 掌握常見的機器算法模型及原理，如LR、Model、Boosting、Bagging、PCA，熟悉分類、回歸、聚類等常用算法，熟悉工程應用中LGB、XGBoost關鍵參數(shù)，參與過大規(guī)模機器學習、數(shù)據(jù)挖掘項目，有深度學習經(jīng)驗，應用過深度時序模型者優(yōu)先。
6. 有文本分類、大語言模型、圖像分類與檢測、ASR、視頻理解、多模態(tài)等項目經(jīng)驗者優(yōu)先。
7.具有垂直領域模型的訓練工作，包括:需求分析、數(shù)據(jù)集構建、模型訓練、 評估及優(yōu)化等經(jīng)驗者優(yōu)先。