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1.負責(zé)設(shè)計和開發(fā)基于時序數(shù)據(jù)的預(yù)測模型（如ARIMA、LSTM、Prophet、Transformer等），應(yīng)用于業(yè)務(wù)場景中的預(yù)測分析（如銷量預(yù)測、設(shè)備維護、能源調(diào)度、風(fēng)控預(yù)警等）；
2.深入挖掘和分析海量時序數(shù)據(jù)（如時間序列、傳感器數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等），提取關(guān)鍵特征，構(gòu)建有效數(shù)據(jù)模型；
3.熟悉運籌優(yōu)化、管理調(diào)度算法（如線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、遺傳算法、強化學(xué)習(xí)等），了解模型預(yù)測控制方法，并應(yīng)用于最優(yōu)化問題求解；
4.優(yōu)化現(xiàn)有模型架構(gòu)，提升預(yù)測精度、效率及穩(wěn)定性，解決過擬合、數(shù)據(jù)漂移等問題；
5.負責(zé)數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理及異常檢測，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型輸入可靠性。
6.結(jié)合業(yè)務(wù)需求，將算法轉(zhuǎn)化為可部署的解決方案，推動模型在真實場景中的落地應(yīng)用；
7.與交付團隊合作，完成模型部署、性能調(diào)優(yōu)及監(jiān)控，確保算法在分布式環(huán)境（如Hadoop、Spark）或邊緣設(shè)備上的高效運行；
8.與產(chǎn)品團隊協(xié)作，負責(zé)產(chǎn)品技術(shù)對接方案把控，完成產(chǎn)品展示及交付工作；
9.對模型效果進行量化評估與迭代優(yōu)化，持續(xù)提升業(yè)務(wù)指標(biāo)（如預(yù)測準確率、響應(yīng)速度、資源消耗等）。
10.領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作。
崗位要求
1.碩士及以上學(xué)歷，計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2.具備2年以上時序模型相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗者可放寬學(xué)歷要求；
3.技術(shù)能力：精通Python編程，熟悉至少一種深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch、Deepspeed等），掌握Scikit-learn、Statsmodels等統(tǒng)計建模工具；
4.深入理解時序模型算法原理（如ARIMA、GRU、時序CNN、Attention機制等），
5.熟悉分布式計算框架（如Spark、Flink）或?qū)崟r數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)；
6.良好的邏輯分析與問題解決能力，能快速定位并優(yōu)化模型瓶頸；較強的抗壓能力與團隊協(xié)作精神，主動溝通業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實現(xiàn)路徑；
7.有工業(yè)AI、能源預(yù)測、金融量化、智能運維等領(lǐng)域時序模型開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；具備實戰(zhàn)經(jīng)驗；熟悉時間序列特征工程方法（如滑動窗口、傅里葉變換、小波分析等），有異常檢測、信號處理經(jīng)驗者優(yōu)先。