岗位职责：
- 研发时序大模型算法，支撑工业数据的长周期预测、异常检测、工艺预警、模拟优化等场景
- 研发融合物理机理的时序大模型架构，提升模型在稀疏数据下的鲁棒性
- 研发通用决策类算法，包括强化学习，启发式优化，贝叶斯优化等，支撑工业控制优化等决策场景
- 挖掘工业大模型在工业领域的应用方向及场景，现场落地验证，打造系统工业解决方案等，满足工业应用需求
任职要求：
-化工、自动化、数学、计算机、人工智能等相关专业；
- 有工业相关经验者或时序数据处理和建模经验者优先
- 熟悉Pytorch等深度学习框架，精通Transformer算法架构
- 对工业场景有一定的了解者优先
- 主导过时序模型在制造/能源/交通等领域的落地项目
- 具有较好的资源整合、抗压、沟通协调能力优先；