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職位描述：

崗位職責(zé)

1. 根據(jù)公司經(jīng)營戰(zhàn)略，通過整合市場數(shù)據(jù)、歷史銷售數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢設(shè)計(jì)并實(shí)施價(jià)格預(yù)測模型。

2. 理解冶金行業(yè)的特有屬性和生產(chǎn)流程，基于產(chǎn)品成分、生產(chǎn)工藝、質(zhì)量控制等關(guān)鍵指標(biāo)，構(gòu)建符合行業(yè)特點(diǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測模型。

3. 針對不同的業(yè)務(wù)部門和應(yīng)用場景，開發(fā)個(gè)性化的管理模型，如質(zhì)量評分模型、庫存優(yōu)化模型、生產(chǎn)調(diào)度模型等，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理和智能化決策。

4. 定期評估現(xiàn)有模型的表現(xiàn)，收集反饋意見，不斷迭代優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，確保其始終處于最佳狀態(tài)，滿足公司發(fā)展需要。

任職要求

1. 本科及以上學(xué)歷，機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)、數(shù)理等相關(guān)專業(yè)。

2. 熟練掌握Pytorch/Tensorflow/Caffe/Mxnet中的至少一種。

3. 熟悉GPU計(jì)算并發(fā)編程，能夠進(jìn)行高效的模型訓(xùn)練和推理加速。

4. 具備數(shù)據(jù)梳理、清洗、測評、集成、維護(hù)等經(jīng)營者優(yōu)先。

5. 掌握常見的機(jī)器算法模型及原理，如LR、Model、Boosting、Bagging、PCA，熟悉分類、回歸、聚類等常用算法，熟悉工程應(yīng)用中LGB、XGBoost關(guān)鍵參數(shù)，參與過大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，有深度學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，應(yīng)用過深度時(shí)序模型者優(yōu)先。

6. 有文本分類、大語言模型、圖像分類與檢測、ASR、視頻理解、多模態(tài)等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

7.具有垂直領(lǐng)域模型的訓(xùn)練工作，包括:需求分析、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型訓(xùn)練、 評估及優(yōu)化等經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。