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崗位職責
1負責工業(yè)智能系統(tǒng)應用（AI）相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法的建設和優(yōu)化主要涉及生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化工業(yè)質(zhì)量檢測故障預警質(zhì)量循因分析等時序預測和智能調(diào)度算法的開發(fā)和實施；開發(fā)和優(yōu)化基于機器學習和深度學習的時序預測模型，以提高工業(yè)生產(chǎn)制造中的產(chǎn)質(zhì)耗停預測準確性；
2研究和應用最新的時序預測算法如LSTMGRUTransformer等，分析和處理大規(guī)模時序數(shù)據(jù)，進行特征工程和數(shù)據(jù)預處理；
3智能調(diào)度算法設計和實現(xiàn)智能調(diào)度算法，以優(yōu)化生產(chǎn)制造系統(tǒng)的排班作業(yè)效率；研究和應用動態(tài)規(guī)劃強化學習等優(yōu)化算法等技術(shù)，提升生產(chǎn)調(diào)度的智能化水平；與硬件和軟件團隊合作，確保算法在實際系統(tǒng)中的高效運行；
4模型評估與優(yōu)化設計和執(zhí)行實驗，評估模型性能，并進行持續(xù)優(yōu)化；使用交叉驗證網(wǎng)格搜索等技術(shù)，優(yōu)化模型參數(shù)和超參數(shù)。
任職要求
1碩士以上學歷，計算機科學電子工程應用數(shù)學統(tǒng)計學等相關(guān)專業(yè)；
2熟練掌握Python及其相關(guān)數(shù)據(jù)科學庫（如NumPyPandasScikit-learnTensorFlowPyTorch等）；
3熟悉時序預測模型（如ARIMALSTMGRUTransformer等）和優(yōu)化算法；
4具備數(shù)據(jù)處理和特征工程的經(jīng)驗，能夠處理大規(guī)模時序數(shù)據(jù)；
5有工業(yè)生產(chǎn)制造或相關(guān)領(lǐng)域項目經(jīng)驗者優(yōu)先。

職位類別：

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