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工作職責(zé)： 聚焦生產(chǎn)與能耗數(shù)據(jù)的前沿時序建模、在線異常報警與運維落地。 ● 核心職責(zé)： ○ 基于 Informer、Autoformer、TimeMixer 等最新時序模型進行電價、負(fù)荷、溫度、流量等關(guān)鍵指標(biāo)預(yù)測； ○ 設(shè)計并實現(xiàn)在線異常檢測算法（自編碼器變體、時序?qū)Ρ葘W(xué)習(xí)、密度估計等）； ○ 構(gòu)建端到端數(shù)據(jù)清洗與特征工程流水線（滑動窗口、頻域變換、小波分析）； ○ 集成預(yù)測與報警系統(tǒng)至監(jiān)控平臺，定義告警策略并優(yōu)化誤報/漏報率； ○ 持續(xù)跟蹤時序模型新進展，迭代與性能評估。 ● 日常工作： ○ 與數(shù)據(jù)工程師協(xié)作，搭建時序數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理管道； ○ 開發(fā)可視化 Dashboard，實時展示預(yù)測結(jié)果與告警趨勢； ○ 定期回溯分析模型表現(xiàn)，撰寫評估報告，優(yōu)化版本管理。 任職資格： ○ 本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、自動化或相關(guān)專業(yè)，具備時間序列建模／預(yù)測背景；碩士及以上優(yōu)先； ○ 1 年及以上時序建模或異常檢測經(jīng)驗，至少掌握一種主流前沿模型落地； ○ 熟悉 Python 數(shù)據(jù)科學(xué)工具鏈（Pandas、NumPy、PyTorch/TF）； ○ 有大規(guī)模時序數(shù)據(jù)線上部署經(jīng)驗者加分； ○ 具備領(lǐng)域論文發(fā)表者優(yōu)先（頂會/頂刊優(yōu)先）。