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崗位職責(zé)
1. 特征工程方向：能針對(duì)工業(yè)多參數(shù)、大時(shí)滯場(chǎng)景，設(shè)計(jì)特征提取策略（如時(shí)域 / 頻域特征、滑動(dòng)窗口特征、交叉特征等），通過(guò)特征選擇算法（如遞歸特征消除、SHAP 值分析）優(yōu)化特征集，提升模型輸入質(zhì)量;
2. 質(zhì)量趨勢(shì)預(yù)測(cè)建模方向：基于非線性、多參數(shù)耦合、大時(shí)滯等復(fù)雜特性，研發(fā)高質(zhì)量預(yù)測(cè)模型。具體包括：使用 LSTM/GRU/Transformer 等時(shí)序模型處理動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)；通過(guò) GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）建模參數(shù)間關(guān)聯(lián)關(guān)系；結(jié)合 XGBoost、LightGBM 等樹模型解決非線性擬合問(wèn)題；優(yōu)化模型在小樣本、強(qiáng)噪聲場(chǎng)景下的魯棒性;
3. 動(dòng)態(tài)參數(shù)尋優(yōu)方向：設(shè)計(jì)基于智能優(yōu)化算法的參數(shù)尋優(yōu)框架，如通過(guò)遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模擬退火算法等，在工藝參數(shù)約束條件下，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)（質(zhì)量最優(yōu)、安全參數(shù)波動(dòng)小，能耗最低等）動(dòng)態(tài)尋優(yōu)；結(jié)合預(yù)測(cè)模型輸出，動(dòng)態(tài)調(diào)整尋優(yōu)策略;
4. 算法落地與迭代：與數(shù)據(jù)處理、控制集成團(tuán)隊(duì)協(xié)作，將算法模型部署至工業(yè)環(huán)境，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型參數(shù)與結(jié)構(gòu)，解決模型漂移問(wèn)題。
任職要求:
1. 碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、自動(dòng)化、數(shù)據(jù)科學(xué)等專業(yè)，3 年以上工業(yè)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)（時(shí)序預(yù)測(cè)、智能優(yōu)化方向優(yōu)先）;
2. 核心算法能力：
● 精通時(shí)序預(yù)測(cè)模型：深入理解 LSTM、Transformer 等模型的原理與調(diào)優(yōu)方法，有處理大時(shí)滯、多變量時(shí)序預(yù)測(cè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
● 掌握機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)工具：熟練使用 Python（Scikit - learn、TensorFlow/PyTorch） 等工具，能獨(dú)立搭建、訓(xùn)練與部署復(fù)雜模型；
● 熟悉智能優(yōu)化算法：深入理解遺傳算法、粒子群優(yōu)化、差分進(jìn)化等算法的參數(shù)調(diào)優(yōu)與場(chǎng)景適配，有工業(yè)參數(shù)尋優(yōu)落地案例者優(yōu)先。 1. 數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí)：精通概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)（如貝葉斯推斷、假設(shè)檢驗(yàn)）、線性代數(shù)（矩陣運(yùn)算、特征分解），能推導(dǎo)算法核心公式，解決模型理論問(wèn)題。
3. 工業(yè)場(chǎng)景適配能力：了解工業(yè)工藝特性（如溫場(chǎng)變化，化學(xué)反應(yīng)、機(jī)械加工等），能將業(yè)務(wù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為算法問(wèn)題，設(shè)計(jì)符合實(shí)際約束的解決方案。
4. 具備良好的創(chuàng)新思維與工程落地能力，有算法從 0 到 1 研發(fā)及工業(yè)部署經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。