## 职位概述
专注于机器学习预测建模与⼯艺优化的算法⼯程师｡ 主要负责利⽤ML技术解决⼯艺流
程参数预测､ 质量控制与⽣产数据挖掘等核⼼问题Z 同时需具备⼀定的深度学习视觉
检测与⼤模型应⽤知识Z 以⽀持⼯⼚智能化体系的全⾯建设｡
## 主要职责
- 负责⽣产⼯艺参数､ 质量指标､ 设备性能的机器学习预测模型开发､ 训练与部署｡
- 构建并维护FACA ƒ根本原因分析Š 数据分析和统计过程控制 ƒSPCŠ 模型Z 实现⽣产
异常的快速定位与归因｡
- 设计和实施MLOps流程Z 包括数据管道⾃动化､ 模型版本管理､ 监控与持续迭代｡
- 探索时间序列预测､ 回归分析､ 异常检测等算法在⼯艺优化与参数⾃动控制中的应
⽤｡
- 与⼯艺⼯程师协作Z 将模型预测结果转化为可执⾏的⼯艺改进建议或控制指令｡
- 了解YOLO等⽬标检测模型Z 可辅助或协同完成⼈员闯⼊､ 作业规范､ 在岗状态等视
觉检测需求的算法评估与数据标注指导｡
- 了解企业AI平台中RAG､ Text-to-SQL等应⽤场景Z 能够配合平台团队完成结构化
数据查询､ ⼯艺知识库构建等需求的数据接⼝设计与特征⼯程｡
## 任职要求
- 硕⼠及以上学历Z 计算机､ ⾃动化､ 统计学､ ⼯业⼯程等相关专业｡
- **核⼼要求**$
- 3年以上机器学习⼯业项⽬经验，熟练掌握Python及Sklearn､ XGBoost､
LightGBM等ML库Z 优秀毕业⽣酌情考虑｡
- 精通特征⼯程､ 模型选择与调优有完整的ML模型落地⾄⽣产环境的经验｡
- 熟悉MLOps理念与⼯具链 ƒ如MLflow, Kubeflow, Airflow等Š｡
- 具备扎实的数理统计基础Z 熟悉假设检验､ 回归分析､ 时间序列分析等⽅法｡
- **加分项**$
- 了解PyTorch/TensorFlowZ 具备基本的深度学习模型调试能⼒｡
- 对计算机视觉任务 ƒ如⽬标检测Š 有初步了解｡
- 接触过⼤模型API应⽤或RAG基础概念｡
- 有⼯业制造､ 流程⾏业背景或⼯艺参数建模经验者优先｡