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1.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)基于時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)模型（如ARIMA、LSTM、Prophet、Transformer等），應(yīng)用于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的預(yù)測(cè)分析（如銷量預(yù)測(cè)、設(shè)備維護(hù)、能源調(diào)度、風(fēng)控預(yù)警等）； 2.深入挖掘和分析海量時(shí)序數(shù)據(jù)（如時(shí)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(yùn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)等），了解模型預(yù)測(cè)控制方法，并應(yīng)用于最優(yōu)化問(wèn)題求解； 4.優(yōu)化現(xiàn)有模型架構(gòu)，提升預(yù)測(cè)精度、效率及穩(wěn)定性，解決過(guò)擬合、數(shù)據(jù)漂移等問(wèn)題； 5.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理及異常檢測(cè)，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(dòng)模型在真實(shí)場(chǎng)景中的落地應(yīng)用； 7.與交付團(tuán)隊(duì)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(yùn)行； 8.與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)協(xié)作，負(fù)責(zé)產(chǎn)品技術(shù)對(duì)接方案把控，完成產(chǎn)品展示及交付工作； 9.對(duì)模型效果進(jìn)行量化評(píng)估與迭代優(yōu)化，持續(xù)提升業(yè)務(wù)指標(biāo)（如預(yù)測(cè)準(zhǔn)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(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)； 2.具備2年以上時(shí)序模型相關(guān)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)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(jì)建模工具； 4.深入理解時(shí)序模型算法原理（如ARIMA、GRU、時(shí)序CNN、Attention機(jī)制等）， 5.熟悉分布式計(jì)算框架（如Spark、Flink）或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)； 6.良好的邏輯分析與問(wèn)題解決能力，能快速定位并優(yōu)化模型瓶頸；較強(qiáng)的抗壓能力與團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，主動(dòng)溝通業(yè)務(wù)需求與技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑； 7.有工業(yè)AI、能源預(yù)測(cè)、金融量化、智能運(yùn)維等領(lǐng)域時(shí)序模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；具備實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)；熟悉時(shí)間序列特征工程方法（如滑動(dòng)窗口、傅里葉變換、小波分析等），有異常檢測(cè)、信號(hào)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。