岗位职责：
1、负责面向业务场景的时序数据建模与预测算法研发，包括需求分析、数据清洗、特征工程、模型构建与优化。
2、针对大规模时序数据（如销量、流量、设备监测、金融指标等）设计并实现高精度预测模型，支撑业务决策与自动化系统。
3、持续跟踪时序预测领域前沿技术（如Transformer、CNN-LSTM、扩散模型、时序分解等），探索创新解决方案并推动落地。
4、与产品、工程团队协作，将算法模型转化为可部署的稳定服务，并完成效果评估与迭代优化。
5、编写规范的技术文档，沉淀算法能力与业务经验。
要求：
1、精通Python编程，熟练使用NumPy、Pandas、Scikit-learn等数据科学库，具备扎实的代码工程化能力。
2、熟练掌握深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow/Keras）及时序预测模型（如LSTM、GRU、TCN、Prophet、ARIMA等）。
3、熟悉时序数据预处理、特征提取、模型评估与调优方法，具备较强的数据敏感性和分析能力。
4、具备良好的逻辑思维和解决问题能力，能够独立完成从实验到落地的全流程工作。