AI预测开发工程师

1.熟练使用python、spark、SQL等工具进行数据分析和挖掘，有扎实的编程基础;2.熟练掌握常用机器学习算法，如多元回归、逻辑回归、决策树、svm等，并能够运用于结构化数据的预测任务;
3.熟悉深度学习常用模型框架如 PyTorch、Tensorflow 等，熟悉深度学习常用算法如 RNN、
LSTM, Transformer 等;4.具备较强的模型调优和优化能力，能够对机器学习、深度学习模型进行调参和优化，提高模型的性能和泛化能力;5.熟悉Linux、Docker 常用操作，能够使用 Docker进行Linux 环境下模型部署、维护;6.对工业设备及流程有一定了解，能够提取关键指标和特征，进行数据挖掘和分析，发现数据中的潜在规律和趋势。