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一、崗位職責
1、工藝優(yōu)化算法落地：針對高能耗零碳綠色化工“降低能耗、提高收率、提升品質”的核心需求，設計端到端算法解決方案，包括但不限于：工業(yè)數(shù)據的采集整理和特征工程建立，工藝數(shù)據相關性分析，生產約束邊界分析，收率良率預測，滾動工藝參數(shù)尋優(yōu)，閉環(huán)增強控制等。
2、數(shù)據與業(yè)務的橋梁：和工藝和生產運營團隊深度溝通和合作，把“能耗降低5%”“收率提高2%”等業(yè)務目標，轉化為算法可落地的問題（如特征定義、目標函數(shù)設計）；同時用團隊內部其他專家能理解的語言解讀算法結果——比如通過SHAP值分析，明確“溫度波動”是影響脫附率的關鍵因素，推動優(yōu)化設備工藝參數(shù)，形成“算法輸出→工藝改進→價值落地”的閉環(huán)。
3、算法迭代與工程化：跟蹤模型在實際現(xiàn)場的運行效果——若因原料變化、催化劑性能劣化導致“模型漂移”，持續(xù)用更新的數(shù)據重新訓練優(yōu)化；提升算法工程化性能，滿足生產線實時調整的需求。
4、跨團隊協(xié)作與內部價值貢獻：對外，和設備、材料以及自動化系統(tǒng)廠商和現(xiàn)場團隊等配合，完成從數(shù)據驅動鏈條的延展和貫穿；對內，將實踐沉淀的算法和程序整合到公司內部平臺系統(tǒng)中，不僅讓后續(xù)項目可快速復用，更重要的是形成公司最核心的數(shù)字價值資產。
二、任職要求
1、基本條件：
（1）碩士及以上學歷，計算機、自動化、數(shù)據科學、應用數(shù)學等相關專業(yè)，1年以上算法落地經驗（有工業(yè)場景經驗者優(yōu)先，無經驗但能獨立完成工業(yè)數(shù)據算法案例者也可）；
（2）熟練使用Python編程，掌握時序和關系型數(shù)據庫，能處理十萬級時序數(shù)據；
（3）無不良職業(yè)記錄。
2、算法技術基礎：
（1）熟練掌握至少1種主流機器學習/深度學習框架（TensorFlow/PyTorch），能獨立搭建時序預測（如LSTM、Transformer等）、回歸分類（如XGBoost、LightGBM）、智能優(yōu)化（如遺傳算法、粒子群優(yōu)化）模型；
（2）理解工業(yè)（尤其是化工行業(yè)）數(shù)據的特點（多噪聲、大時滯、多變量耦合），能通過特征工程（滑動窗口、時域/頻域特征提取、異常值處理）解決數(shù)據質量問題，而非僅會用“標準數(shù)據集”跑模型。
3、工業(yè)場景適配與現(xiàn)場能力：
（1）對工業(yè)有情懷，必須要能夠深入生產一線，了解真實的生產工藝流程，能聽懂工藝和生產專家說的系統(tǒng)知識和碎片化經驗描述，并轉化為可表征和可分析的數(shù)據和算法模型；
（2）接受30%時間出差，公司未來會在不同地區(qū)建立試驗線和量產線，能適應工廠現(xiàn)場環(huán)境和周邊環(huán)境的影響。
4、落地思維與溝通能力：
（1）不追求“復雜算法炫技”，而是以“解決實際問題”為核心——若中試線數(shù)據量小，能放棄需要大量數(shù)據的深度學習模型，轉而用傳統(tǒng)統(tǒng)計學習+工藝規(guī)則的方法快速落地，先看到初步價值；
（2）能和非專業(yè)AI技術背景的團隊成員進行價值導向溝通，用“這個算法模型落地能幫著減少2.3%的電解效能波動，相當于多賺X萬”的務實表述，替代“我們用了Transformer自注意力機制”的技術術語。
5、內部貢獻意識：
具備“沉淀復用”思維，在完成某個具體項目和業(yè)務目標后，能主動梳理可復用的算法模塊、工具或經驗文檔，整合到公司內部平臺，為團隊后續(xù)項目節(jié)省開發(fā)時間，推動公司算法能力的規(guī)?；敵?。
三、薪資福利
薪資范圍：面議
福利：五險一金，國定年假+企業(yè)年假，租房補貼、車輛補貼、其他福利等。

工作地點：上海臨港