崗位職責(zé):
1、負(fù)責(zé)工業(yè)多參數(shù)、大時(shí)滯場(chǎng)景下的特征工程,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)特征提取與選擇策略,提升模型輸入質(zhì)量;
研發(fā)面向質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)的時(shí)序模型(如LSTM、Transformer、GNN等)與樹(shù)模型(XGBoost、LightGBM),提升在多參數(shù)耦合、噪聲環(huán)境下的預(yù)測(cè)魯棒性;
2、構(gòu)建基于智能優(yōu)化算法(遺傳算法、粒子群優(yōu)化等)的參數(shù)尋優(yōu)框架,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量、安全與能耗等多目標(biāo)動(dòng)態(tài)優(yōu)化;
3、推動(dòng)算法在工業(yè)環(huán)境中的部署與迭代,結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)反饋持續(xù)優(yōu)化模型性能與穩(wěn)定性。
任職要求:
1、碩士及以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè),3年以上工業(yè)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn),時(shí)序預(yù)測(cè)或智能優(yōu)化方向優(yōu)先;
2、精通時(shí)序預(yù)測(cè)模型(LSTM/Transformer)和常用機(jī)器學(xué)習(xí)工具(Python/Sklearn/TensorFlow/PyTorch);
3、熟悉遺傳算法、粒子群優(yōu)化等智能優(yōu)化算法,具備工業(yè)參數(shù)優(yōu)化落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4、具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),熟悉概率統(tǒng)計(jì)與線性代數(shù),能夠?qū)⒐I(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為算法解決方案;
5、具有良好的創(chuàng)新與工程落地能力,有算法從0到1開(kāi)發(fā)及工業(yè)部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。