岗位职责：
1. 运用线性优化及机器学习算法进行复杂工业问题建模与算法优化。
2. 进行多源数据处理和特征工程，洞察数据之间的隐藏关系。
3. 结合物理模型与AI算法，提升传统优化模型的精度并保持其可解释性。
4. 使用深度学习算法处理时序数据、多模态数据，进行预测和模式识别。
5. 高效进行数据处理、特征工程和模型训练，利用Python及相关数据处理与机器学习工具。
6. 构建和训练神经网络模型，熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
7. 针对钢铁冶金行业，开发静态模型并优化。

岗位要求：
1. 熟悉线性优化、机器学习算法，如LightGBM、XGBoost、MLP。
2. 具备较强的数据分析能力，能够处理多源数据和进行特征工程。
3. 精通AI校正、混合建模，有深度学习算法经验，包括MLP、RNN/LSTM等。
4. 精通Python，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn等工具。
5. 有钢铁冶金行业静态模型开发经验者优先。