职位描述
深度学习机器学习大模型算法GPT随机森林线性回归XGBoostTransformerLSTM自编码机机器视觉自然语言处理TensorFlowPyTorchOpenCVPython学习能力和沟通能力人工智能工业自动化/机器人
岗位描述：
1、研发与应用： 负责工业互联网平台及边缘端的智能算法研发与落地应用，聚焦自动化控制、优化控制等领域，将数据分析、机器学习深度融入生产流程。
2、场景创新： 探索AI在流程工业（如预警诊断、预测维护、操作优化、智能控制）的创新应用。
3、需求分析与方案设计： 基于工业生产数据需求，构建模型与框架，设计系统性解决方案，解决客户痛点，创造量化价值。
4、攻克工业难题： 针对复杂场景（如时序预测、多变量耦合、非线性控制），设计高鲁棒、强泛化算法方案，完成验证评估。
5、工程化落地： 负责深度学习/机器学习算法的定制开发、工程部署、性能迭代与效果验证。建立算法验证闭环机制。
6、部署与运维： 协同工程团队，完成模型部署、集成与运维，保障成果准确性、实时性和稳定性。
7、产品全周期支持： 参与工业AI产品需求、设计、客户培训及售前支持，输出有影响力的方案文档与案例。
2、场景创新： 探索AI在流程工业（如预警诊断、预测维护、操作优化、智能控制）的创新应用。
3、需求分析与方案设计： 基于工业生产数据需求，构建模型与框架，设计系统性解决方案，解决客户痛点，创造量化价值。
4、攻克工业难题： 针对复杂场景（如时序预测、多变量耦合、非线性控制），设计高鲁棒、强泛化算法方案，完成验证评估。
5、工程化落地： 负责深度学习/机器学习算法的定制开发、工程部署、性能迭代与效果验证。建立算法验证闭环机制。
6、部署与运维： 协同工程团队，完成模型部署、集成与运维，保障成果准确性、实时性和稳定性。
7、产品全周期支持： 参与工业AI产品需求、设计、客户培训及售前支持，输出有影响力的方案文档与案例。
任职要求：
1、硕士及以上学历，数学、统计、计算机、自动化、控制工程等相关专业。优秀本科+突出项目经验可考虑。
2、核心技术： 精通数据挖掘、机器学习、深度学习，5年以上ML项目开发经验，能快速构建多场景算法模型。
3、技术栈： 熟练掌握TensorFlow/PyTorch、Linux、Python，具备大规模模型训练优化能力。
4、经验优先： 有工业数据处理、设备故障诊断、工艺优化、生产安全、控制策略开发等实战经验者优先。
5、技术加分项： 熟悉工业数字孪生、边缘计算、IIoT，或有OPC UA/MQTT等工业协议实践经验者优先。
6、核心能力： 优秀的逻辑分析、问题拆解能力，能独立完成复杂工业场景建模与算法设计。
7、软素质： 快速学习能力强，抗压，适应高强度研发与快速迭代。良好团队协作与跨部门沟通能力，能适应短期外派/驻场。
8、品德要求： 具备良好的职业道德和操守，认同公司文化与价值观。
2、核心技术： 精通数据挖掘、机器学习、深度学习，5年以上ML项目开发经验，能快速构建多场景算法模型。
3、技术栈： 熟练掌握TensorFlow/PyTorch、Linux、Python，具备大规模模型训练优化能力。
4、经验优先： 有工业数据处理、设备故障诊断、工艺优化、生产安全、控制策略开发等实战经验者优先。
5、技术加分项： 熟悉工业数字孪生、边缘计算、IIoT，或有OPC UA/MQTT等工业协议实践经验者优先。
6、核心能力： 优秀的逻辑分析、问题拆解能力，能独立完成复杂工业场景建模与算法设计。
7、软素质： 快速学习能力强，抗压，适应高强度研发与快速迭代。良好团队协作与跨部门沟通能力，能适应短期外派/驻场。
8、品德要求： 具备良好的职业道德和操守，认同公司文化与价值观。
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