主要岗位职责

1. 核心算法研发

面向有色金属行业全产业链（采矿、选矿、冶炼、加工、回收等），负责工艺参数优化、质量预测、设备故障预警、生产调度等场景的算法模型开发。

2. 工艺机理融合

深入理解生产工艺逻辑，结合工艺机理与数据驱动方法，构建可解释、稳定可靠的算法模型，解决工业现场数据质量差、工况多变等实际问题。

3. 全链路落地

负责现场需求调研、技术方案编制，完成从数据预处理、特征工程、模型训练到现场部署调试的全链路开发工作，确保算法在工业环境下的稳定运行。

5. 文档与协作

撰写技术方案、数据分析报告及专利文档，具备向客户或领导层进行PPT汇报的能力。

任职要求

1. 学历专业

计算机、数学、自动化、统计学等相关专业本科及以上学历，有工作经验者优先。

2. 编程与框架

熟练掌握 Python，熟悉
TensorFlow / PyTorch / Scikit-learn 等框架；熟悉 SQL 及主流数据库操作。

3. 算法能力

精通时间序列分析、异常检测、统计过程控制等工业常用算法；熟悉常见的机器学习（XGBoost、LSTM 等）及优化算法（遗传算法、粒子群算法、线性规划等）；能独立完成算法应用与编码。

4. 数据分析

熟悉工业数据预处理流程，具备处理高噪声、缺失数据的能力，能结合具体业务出具完整的数据分析报告。

5.身体健康，能适应项目需要的出差及深入工业生产现场调研；爱岗敬业，具备良好的沟通能力、抗压能力及团队合作精神。

加分项（具备其一即可）

控制优化方向：熟悉强化学习（DQN、PPO、SAC 等）、模型预测控制（MPC）或运筹优化算法，有工业过程控制、动态调度项目经验者优先。

工艺数据方向：熟悉软测量、预测性维护、时序异常检测，或有有色/钢铁/化工等流程工业项目经验者优先。

深圳市科服云投资合伙企业（有限合伙）