岗位职责：

1. 工业算法设计与开发

开发面向窑炉控制的机器学习/深度学习模型（如时序预测、异常检测、负荷预测、温度预测等），优化温度场控制、能耗预测、燃烧效率等核心指标。

构建基于工业大数据的特征工程体系，解决数据高噪声、样本不均衡、工况动态变化等挑战。

2. 数据驱动解决方案

处理大规模结构化/非结构化数据，设计特征工程与数据增强方案，数据清洗等。

构建端到端的数据处理与模型训练Pipeline。

模型优化与部署

3. 端到端工业部署

实现模型轻量化部署，优化推理速度与资源占用。

设计模型在线学习与自适应更新机制，应对生产工艺变动。

4. 跨团队协作

与产品、工程团队紧密合作，将算法需求转化为可落地的技术方案。

岗位要求：

1、计算机科学、数学、统计学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业硕士及以上学历；

2、掌握Python，熟练TensorFlow/PyTorch/Scikit-learn一种框架；

3、具备机器学习基础知识：深入理解LR、SVM、GBDT、LSTM、CNN、RNN、Transformer等经典模型原理；

4、熟悉工业数据预处理技术（缺失值填充/滑动窗口分析/工况划分）；

5、具备完整机器学习项目经验：从数据清洗、特征工程到模型部署全流程；

6、了解DCS及常见工业通信协议（Modbus/OPC UA）；

7、强逻辑思维与问题拆解能力，能独立完成技术方案设计。

8、3年以上机器学习实际项目经验，有热工过程（窑炉/锅炉/热处理）控制优化项目者优先。