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行的優化建議。
3:優化閉環與工程化交付::主導參數尋優、工藝窗口/工況識別等優化任務,完成模型的服務化部署與平臺集成,建立準確率、漂移、時延、成本等監控體系,支撐線上穩定運行與持續迭代。
4:大模型智能體搭建與系統集成::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、工業平臺、協同系統(如飛書)的集成與持續優化。
5、跨部門協同與技術沉淀:與工藝、生產、設備、IT等團隊緊密協作,推動現場驗證與規模化推廣;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;
2、具備3年以上工業算法或數智化項目經驗,化工行業優先考慮;;
3、技術能力(至少滿足以下任一方向):
1)工業數智化方向: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/優化領域基礎扎實,能解決小樣本、非平穩、強噪聲等工業難題;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