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职位描述
Pandas
.NET
大模型算法
图像算法
TensorFlow
Python
C#
钢铁/有色金属冶炼及加工
岗位职责:
1、负责转炉炼钢过程中关键冶金参数的预测模型研发与优化;
2、对模型进行线上效果评估,跟踪关键指标命中率,维护和迭代现有算法体系;
3、设计和改进模型自学习机制;
4、研究冶金机理文献,将理论知识转化为可计算的数学模型,探索更优的模型融合策略;
岗位要求:
1、本科及以上学历,硕士优先,数学、统计、计算机、自动化、冶金工程等相关专业。三年以上算法领域工作经验。
2、熟练使用 Python 进行数据分析与模型开发(pandas / numpy / scikit-learn 等);
3、能够阅读和调试 C# .NET 代码(无需精通,能看懂算法逻辑即可);
4、具备扎实的微积分、线性代数和概率统计基础;
5、具备较强的数学建模能力。熟练掌握线性回归、决策树、随机森林、XGBoost等主流机器学习算法;
6、具备扎实的微积分、线性代数和概率统计基础;
7、有完整的从数据预处理 → 特征工程 → 模型训练 → 效果评估的项目经验
若您拥有下述加分项,我们会非常感兴趣:
1、了解冶金行业知识或转炉炼钢工艺;
2、有机器学习算法工程化经验(如 PyTorch / TensorFlow 目标检测),深度学习图像识别领域工程经验;
3、熟悉物理机理建模(微分方程、热力学模型等)
工作地点
青山区武汉方特工业设备技术有限公司宝业中心B座3楼311
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