职位描述
一、教育背景
- 学历：硕士及以上学历，计算机科学、数学、统计学、人工智能）等相关专业。
- 学术成果：在硕士或博士阶段，有与智能水务、数据分析、算法研究相关的学术成果，如发表过相关领域的学术论文，参与过重点科研项目并承担关键任务等 优先。
二、专业技能
- 编程语言
- 精通 Python，熟练运用 NumPy、Pandas、Scikit - learn、Matplotlib 等常用库，进行数据处理、算法开发与模型构建、数据可视化等工作。
- 机器学习与深度学习
- 深入理解监督学习、无监督学习、半监督学习等机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K - 均值聚类等，并能根据水务业务场景选择合适的算法解决实际问题。
- 熟练掌握深度学习框架，如 TensorFlow 或 PyTorch。熟悉神经网络架构，包括但不限于多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如 LSTM、GRU），能够运用这些框架和模型进行复杂的数据分析与预测任务，如水质预测、用水量预测等。
- 掌握模型训练、评估与调优的方法，能够运用交叉验证、超参数调优（如随机搜索、网格搜索、贝叶斯优化）等技术提升模型性能，并使用合适的评估指标（如准确率、召回率、F1 值、均方误差、平均绝对误差等）对模型进行客观评价。
- 数据处理与分析
- 熟悉数据挖掘流程，能够对水务相关的海量数据（如水质监测数据、管网流量数据、用户用水数据等）进行收集、清洗、预处理，包括处理缺失值、异常值，进行数据标准化、归一化等操作，以确保数据质量满足算法模型的输入要求。
- 熟练使用 SQL 语言，能够从关系型数据库（如 MySQL、Oracle）中高效地查询、提取和处理数据。具备使用 NoSQL 数据库（如 MongoDB）处理非结构化或半结构化数据的经验更佳。
- 了解大数据处理技术，如 Hadoop、Spark 等分布式计算框架，能够处理大规模数据集，实现数据的分布式存储与计算，提升数据处理效率。
- 具备良好的英文文献阅读能力，能够跟踪国际前沿的 AI 算法研究成果，并将其应用于智能水务领域。
- 掌握版本控制工具，如 Git，能够有效地管理代码版本，协同团队进行开发工作。熟悉常用的开发工具和环境，如 Jupyter Notebook、PyCharm 等。
- 了解云计算平台（如阿里云、腾讯云、华为云）的基本操作，能够在云平台上部署和运行算法模型，利用云资源进行大规模计算和存储。
三、工作经验
- 有 1 年及以上算法开发相关工作经验，水务经验更优。
工作地点：合肥、广州、天津、新加坡等。
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕