崗位職責:
1、數據治理與特征工程:面向過程、質量、設備、能耗等多源工業(yè)數據,建立標準化數據處理流程,完成時間戳對齊、數據清洗、異常處理、時滯分析、特征構建與數據質量校驗,為建模提供高質量數據基礎。
2、工業(yè)建模與診斷預測:構建并迭代時序預測、降維分析、多變量建模、異常檢測、故障診斷、軟測量等模型;開展質量溯源/因果溯源,定位關鍵影響因子,將分析結論轉化為可執(zhí)行的優(yōu)化建議。
3:優(yōu)化閉環(huán)與工程化交付::主導參數尋優(yōu)、工藝窗口/工況識別等優(yōu)化任務,完成模型的服務化部署與平臺集成,建立準確率、漂移、時延、成本等監(jiān)控體系,支撐線上穩(wěn)定運行與持續(xù)迭代。
4:大模型智能體搭建與系統(tǒng)集成::基于RAG、NL2SQL、Agent、Dify等技術搭建貫穿數據采集、分析、溯源、報告生成的一體化智能體工作流,完成與數據庫、工業(yè)平臺、協(xié)同系統(tǒng)(如飛書)的集成與持續(xù)優(yōu)化。
5、跨部門協(xié)同與技術沉淀:與工藝、生產、設備、IT等團隊緊密協(xié)作,推動現場驗證與規(guī)?;茝V;沉淀可復用組件、工具鏈與方法論,賦能團隊技術提升。
6、完成領導交辦的其它事項。
任職要求:
1、本科及以上學歷,計算機、自動化、控制等相關專業(yè);
2、具備3年以上工業(yè)算法或數智化項目經驗,化工行業(yè)優(yōu)先考慮;;
3、技術能力(至少滿足以下任一方向):
1)工業(yè)數智化方向:熟練掌握Python及Pandas/Scikit-learn/PyTorch等工具,能獨立完成工業(yè)數據清洗、特征工程、時序分析、回歸分類、異常檢測等建模任務;有工藝建模、設備健康管理、因果溯源等項目落地經驗者優(yōu)先;
2)大模型應用方向:具備RAG、NL2SQL、Agent、Dify、LangChain等至少兩項真實落地經驗,熟悉模型服務化部署、鏈路追蹤與效果優(yōu)化,具備后端集成能力;
3)算法研究方向:在機器學習/深度學習/優(yōu)化領域基礎扎實,能解決小樣本、非平穩(wěn)、強噪聲等工業(yè)難題;有高水平論文或專利,并具備工程化落地能力;
3、具備出色的跨團隊協(xié)作能力與結構化問題解決能力,良好的溝通表達與文檔撰寫能力。
工作地點:溫州/杭州/上海