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崗位職責(zé)： 1.數(shù)據(jù)處理與特征工程：負(fù)責(zé)處理和挖掘海量工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)，清洗、對(duì)齊多源異構(gòu)的傳感器數(shù)據(jù)，處理缺失值與異常值，為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。從業(yè)務(wù)邏輯出發(fā)，構(gòu)建影響系統(tǒng)能效的關(guān)鍵特征與指標(biāo)； 2.模型開(kāi)發(fā)與實(shí)現(xiàn)：負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)工業(yè)冷水機(jī)房能耗尋優(yōu)的混合模型（包括但不限）。具體工作包括：基于設(shè)備機(jī)理和熱力學(xué)原理，構(gòu)建冷水機(jī)組、水泵、冷卻塔等核心設(shè)備的機(jī)理模型。與業(yè)務(wù)專(zhuān)家緊密溝通，深入理解系統(tǒng)運(yùn)行約束，并將其精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型。利用現(xiàn)場(chǎng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法對(duì)機(jī)理模型進(jìn)行高精度校準(zhǔn)和參數(shù)辨識(shí)； 3.開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)智能優(yōu)化算法（如粒子群優(yōu)化PSO、花授粉FPA等）的全局尋優(yōu)引擎，求解系統(tǒng)總能耗低的運(yùn)行參數(shù)組合； 4.建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型驗(yàn)證與效果評(píng)估體系； 5.算法部署與系統(tǒng)集成，推動(dòng)算法從實(shí)驗(yàn)環(huán)境走向?qū)嶋H應(yīng)用； 6.編寫(xiě)清晰的技術(shù)文檔、模型說(shuō)明及分析報(bào)告。 任職資格： 1.學(xué)歷與經(jīng)驗(yàn)：計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷，擁有3年以上相關(guān)算法設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)； 2.算法與編程能力：扎實(shí)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)有深刻理解；精通Python及SciPy、Pandas、Scikit-learn等科學(xué)計(jì)算與數(shù)據(jù)分析庫(kù)；有使用優(yōu)化算法庫(kù)（如PyGAD、DEAP）或自行實(shí)現(xiàn)PSO、遺傳算法等解決實(shí)際工程問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)； 3.工業(yè)建模思維：具備工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)分析或建模仿真經(jīng)驗(yàn)，熟悉將物理機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的方法；能夠從復(fù)雜的工業(yè)系統(tǒng)中抽象出關(guān)鍵變量與邏輯關(guān)系，構(gòu)建簡(jiǎn)而有效的模型； 4.數(shù)據(jù)分析能力：具備出色的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)清洗到洞察挖掘的全過(guò)程； 5.項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)：有完整的算法項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)，熟悉從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到上線部署的全流程，并能獨(dú)立負(fù)責(zé)算法模塊。