时序大模型算法工程师-人工智能事业部南京基地(J12010)

职位描述

1. 负责钢铁流程时序预测模型开发，围绕工况预测、性能预测、质量预测、异常检测等任务进行实验与优化。

2. 负责时序数据清洗、重采样、特征构造、标签定义和训练评估，处理缺失、漂移和噪声等典型问题。

3. 参与模型上线前验证，与数据、业务和现场团队共同完成效果分析与迭代。

4. 沉淀训练脚本、评测口径和实验文档，为模型平台化复用提供输入。

任职要求

【必备】

1. 硕士及以上学历，熟悉机器学习、深度学习、统计分析或控制建模基础。

2. 熟练使用 Python，熟悉 PyTorch/TensorFlow、Pandas、NumPy 等常用工具。

3. 有时序预测、异常检测、回归建模、特征工程等项目经验，能独立完成实验设计和指标分析。

【优先】

1. 有钢铁冶金行业工业数据、设备监测、过程控制、质量预测或能耗预测方向的实习/课题经验。

2. 熟悉工业控制、时序数据库、流式数据处理或 AutoML/特征选择方法。