一、工作内容：
1、机器学习建模： 基于水务传感器数据（流量、压力、水质指标等），利用机器学习或深度学习算法进行数据分析、趋势预测或异常检测。
2、工程化落地： 负责模型在服务器或边缘端设备的部署、测试与性能调优，保证算法在实际生产中的稳定运行。
3、业务对接： 深入一线了解水处理工艺需求，将复杂的业务痛点转化为可落地的算法问题。
二、岗位要求：
1.学历背景： 计算机、自动化、数学、电子信息或相关专业本科及以上学历。
2.编程能力： 熟练掌握 Python/C++，具有良好的数据结构与算法基础，代码风格规范。
3.算法框架： 精通 PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn 等主流 AI 框架中的一种或多种。
4.项目经验：有丰富的机器学习（ML）处理时序数据/结构化数据的经验。
5.学习能力： 具备快速学习新领域知识（如环保工艺）的能力。
三、加分项（拥有以下经验者优先）：
1. 行业背景类：
了解水处理工艺： 对污水/净水处理流程（如曝气、沉淀、加药等）有一定了解，或曾在环保、化工、能源等工业领域从事过算法工作。
2. 前沿技术类（大模型/Agent）：
①知识库与RAG： 了解如何构建企业私有知识库，熟悉向量数据库（Vector DB）及 RAG（检索增强生成）技术路线。
②大模型交互技术： 熟悉 LangChain 框架，有过 Prompt Engineering 或 AI Agent（智能体）开发经验。
③MCP (Model Context Protocol)： （特加分） 了解或研究过 MCP 协议，知道如何通过标准协议让大模型与本地数据、工具进行连接和交互。