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本崗位聚焦工業(yè)智能核心場(chǎng)景，你將主導(dǎo)從算法研究到落地的全流程，推動(dòng)人工智能技術(shù)在實(shí)體產(chǎn)業(yè)的規(guī)模化應(yīng)用，與團(tuán)隊(duì)共同打造行業(yè)標(biāo)桿項(xiàng)目。
一、算法研究與創(chuàng)新
1、基于歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)有數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型等技術(shù)，在工業(yè)智能場(chǎng)景中（如新品質(zhì)量預(yù)測(cè)、生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備故障預(yù)警、供銷(xiāo)預(yù)測(cè)）進(jìn)行未知結(jié)果 / 狀態(tài) / 趨勢(shì)推斷，支撐產(chǎn)能提升、品質(zhì)優(yōu)化、業(yè)務(wù)決策與效率提升。
2、負(fù)責(zé)公司核心業(yè)務(wù)中預(yù)測(cè)類(lèi)算法的研究、設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作，涵蓋但不限于分類(lèi)預(yù)測(cè)、回歸預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、事件發(fā)生概率預(yù)測(cè)等，以滿(mǎn)足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。
3、持續(xù)跟蹤預(yù)測(cè)領(lǐng)域的前沿學(xué)術(shù)研究成果和行業(yè)應(yīng)用動(dòng)態(tài)，將最新的理論和技術(shù)引入實(shí)際項(xiàng)目中，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和優(yōu)化，推動(dòng)公司算法技術(shù)的不斷創(chuàng)新和升級(jí)。
4、針對(duì)業(yè)務(wù)中的復(fù)雜問(wèn)題，運(yùn)用人工智能方法進(jìn)行深入分析和建模，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在規(guī)律和價(jià)值，為業(yè)務(wù)決策提供有力的數(shù)據(jù)支持和算法解決方案。
二、數(shù)據(jù)處理與分析
1、負(fù)責(zé)對(duì)項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、清洗、預(yù)處理，開(kāi)展特征工程，為算法模型提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。
2、運(yùn)用數(shù)據(jù)分析工具和方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢(shì)和異常，為算法設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)優(yōu)化提供數(shù)據(jù)洞察和方向指引。
3、建立數(shù)據(jù)監(jiān)控和評(píng)估體系，對(duì)算法模型的性能和業(yè)務(wù)效果進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)模型存在的問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，確保算法模型始終保持良好的性能和業(yè)務(wù)效果。
三、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與部署
1、與軟件工程師緊密合作，將設(shè)計(jì)好的算法模型集成到公司的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)算法的工程化落地和應(yīng)用。
2、負(fù)責(zé)算法代碼的編寫(xiě)、優(yōu)化和調(diào)試，確保算法的高效運(yùn)行和穩(wěn)定性，同時(shí)考慮算法的可擴(kuò)展性和可維護(hù)性，以適應(yīng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和變化。
3、參與數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的建設(shè)和維護(hù)，搭建算法開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、測(cè)試和部署的一體化環(huán)境，提高算法開(kāi)發(fā)的效率和質(zhì)量。
四、團(tuán)隊(duì)協(xié)作與溝通
1、與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)和其他技術(shù)團(tuán)隊(duì)保持密切的溝通和協(xié)作，深入了解業(yè)務(wù)需求和問(wèn)題，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為算法解決方案，并確保算法解決方案能夠有效地解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。
2、參與跨部門(mén)的項(xiàng)目討論和決策，為項(xiàng)目的整體規(guī)劃和實(shí)施提供數(shù)據(jù)科學(xué)方面的專(zhuān)業(yè)建議和技術(shù)支持。
3、與團(tuán)隊(duì)成員分享算法研究和技術(shù)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平的提升，營(yíng)造良好的技術(shù)創(chuàng)新氛圍。
任職資格
一、教育背景
1、碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。
2、具有機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等相關(guān)預(yù)測(cè)類(lèi)應(yīng)用方向的背景者優(yōu)先。
二、專(zhuān)業(yè)技能
1、精通至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并有實(shí)際項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，能夠熟練運(yùn)用框架進(jìn)行算法模型的搭建、訓(xùn)練和優(yōu)化。
2、熟練掌握至少一種編程語(yǔ)言，如 Python、R 等，具備良好的編程習(xí)慣和代碼規(guī)范，能夠高效地實(shí)現(xiàn)算法和數(shù)據(jù)處理邏輯。
3、熟悉常見(jiàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)算法和模型，如線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類(lèi)算法等，并了解其原理和應(yīng)用場(chǎng)景。
4、熟練掌握數(shù)據(jù)處理和分析工具，如 Pandas、NumPy、Scikit - learn 等，能夠運(yùn)用這些工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型訓(xùn)練和評(píng)估等操作。
熟悉大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如 Hadoop、Spark 等，有處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5、具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線(xiàn)性代數(shù)等，能夠運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題。
三、工作經(jīng)驗(yàn)
6、具有 3 年以上數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)，有成功的算法項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
7、參與過(guò)至少一個(gè)完整的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，從需求分析、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法設(shè)計(jì)到模型部署和優(yōu)化，熟悉項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的整個(gè)流程。
四、其他要求
1、具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能夠與不同背景的團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作，共同完成項(xiàng)目任務(wù)。
2、具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自我驅(qū)動(dòng)力，能夠快速掌握新知識(shí)和新技術(shù)，并將其應(yīng)用到實(shí)際工作中。