岗位职责:
1、数据治理与特征工程：面向过程、质量、设备、能耗等多源工业数据，建立标准化数据处理流程，完成时间戳对齐、数据清洗、异常处理、时滞分析、特征构建与数据质量校验，为建模提供高质量数据基础。
2、工业建模与诊断预测：构建并迭代时序预测、降维分析、多变量建模、异常检测、故障诊断、软测量等模型；开展质量溯源/因果溯源，定位关键影响因子，将分析结论转化为可执行的优化建议。
3：优化闭环与工程化交付:：主导参数寻优、工艺窗口/工况识别等优化任务，完成模型的服务化部署与平台集成，建立准确率、漂移、时延、成本等监控体系，支撑线上稳定运行与持续迭代。
4：大模型智能体搭建与系统集成:：基于RAG、NL2SQL、Agent、Dify等技术搭建贯穿数据采集、分析、溯源、报告生成的一体化智能体工作流，完成与数据库、工业平台、协同系统（如飞书）的集成与持续优化。
5、跨部门协同与技术沉淀：与工艺、生产、设备、IT等团队紧密协作，推动现场验证与规模化推广；沉淀可复用组件、工具链与方法论，赋能团队技术提升。
6、完成领导交办的其它事项。
任职要求:
1、本科及以上学历，计算机、自动化、控制等相关专业；
2、具备3年以上工业算法或数智化项目经验，化工行业优先考虑;;
3、技术能力（至少满足以下任一方向）：
1）工业数智化方向：熟练掌握Python及Pandas/Scikit-learn/PyTorch等工具，能独立完成工业数据清洗、特征工程、时序分析、回归分类、异常检测等建模任务；有工艺建模、设备健康管理、因果溯源等项目落地经验者优先；
2）大模型应用方向：具备RAG、NL2SQL、Agent、Dify、LangChain等至少两项真实落地经验，熟悉模型服务化部署、链路追踪与效果优化，具备后端集成能力；
3）算法研究方向：在机器学习/深度学习/优化领域基础扎实，能解决小样本、非平稳、强噪声等工业难题；有高水平论文或专利，并具备工程化落地能力；
3、具备出色的跨团队协作能力与结构化问题解决能力，良好的沟通表达与文档撰写能力。
工作地点：温州/杭州/上海