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崗位職責：
1.基于業(yè)務(wù)場景進行大模型微調(diào)（如 LoRA、Prefix-Tuning 等），適配具體任務(wù)（如對話、摘要、代碼生成、視覺理解等）；
2.針對業(yè)務(wù)場景，設(shè)計時間序列預(yù)測模型（如短期 / 中長期預(yù)測）或異常檢測模型；
3.選型與優(yōu)化算法，熟悉時序建模工具（Statsmodels、Prophet）、機器學習框架（Scikit-learn、XGBoost、LightGBM）、深度學習框架（TensorFlow/PyTorch）；深度學習方法（LSTM、GRU、Transformer等）；
4.處理時序數(shù)據(jù)的特殊性（如缺失值、噪聲、非平穩(wěn)性），設(shè)計數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理流程；
5.構(gòu)建時序模型評估體系（如 MAE、RMSE、MAPE、召回率），量化模型效果；
6.深入理解時間序列的核心特性（趨勢、季節(jié)性、周期性、噪聲），掌握經(jīng)典時序分析方法與深度學習模型；
7.負責相關(guān)技術(shù)文檔的編寫，包括算法設(shè)計文檔、測試報告、用戶手冊等，保證文檔的完整性與規(guī)范性。
任職要求：
1.學歷與專業(yè)：統(tǒng)計學、應(yīng)用數(shù)學、數(shù)據(jù)科學、計算機等相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷。
2.算法基礎(chǔ)：理解時間序列的核心理論（如平穩(wěn)性檢驗、差分法、ACF/PACF 分析），掌握至少 2 類以上時序模型的原理與實現(xiàn)（如傳統(tǒng)時序 + 深度學習組合）；
3.工程能力：了解模型部署流程（如 Flask/FastAPI），熟悉 SQL，能處理結(jié)構(gòu)化時序數(shù)據(jù)；有海量時序數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗優(yōu)先。
4.具備良好的算法實現(xiàn)能力，能夠獨立完成復雜算法的代碼編寫與調(diào)試，有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與模型訓練經(jīng)驗者優(yōu)先。