1.針對指定的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景，對收集到的多源異構數(shù)據(jù)進行分析、處理和特征挖掘，并進行模型訓練和驗證；
2.協(xié)助團隊對具體場景（如故障診斷，預測性維護等）的機器學習模型進行開發(fā)和優(yōu)化，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型選擇和評估等工作；
3.協(xié)助團隊完成算法的研究和應用，探索新的模型和技術以解決實際問題；
4.協(xié)助團隊設計和實現(xiàn)算法系統(tǒng)的架構和流程，確保模型的高效部署和運行
5.撰寫相應技術文檔；
6.和團隊協(xié)同配合，深度參與從理論研究，方案設計、測試、落地和維護的整個產(chǎn)品周期。
1.計算機/大數(shù)據(jù)/人工智能/信息工程/數(shù)學/電氣/電子/自動化等專業(yè)；
2.熟練掌握Python或其他編程語言，具備良好的編程能力和代碼規(guī)范；
3.了解經(jīng)典機器/深度學習算法的數(shù)學原理(如決策樹、CNN, LSTM, Autoencoder, xgboost and transformer等)；
4.有深度學習的算法基礎，熟練掌握至少一種主流的深度學習框架，如Tensorflow ，Pytorch或者 Theano等；
5.具備一定的機器學習或者大數(shù)據(jù)分析的開發(fā)和應用經(jīng)驗，優(yōu)先考慮參與過相關項目的申請者；
6.實習生崗位，每周至少到崗4天，實習期半年以上。
7.實習生可優(yōu)先轉正。
2.協(xié)助團隊對具體場景（如故障診斷，預測性維護等）的機器學習模型進行開發(fā)和優(yōu)化，包括數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型選擇和評估等工作；
3.協(xié)助團隊完成算法的研究和應用，探索新的模型和技術以解決實際問題；
4.協(xié)助團隊設計和實現(xiàn)算法系統(tǒng)的架構和流程，確保模型的高效部署和運行
5.撰寫相應技術文檔；
6.和團隊協(xié)同配合，深度參與從理論研究，方案設計、測試、落地和維護的整個產(chǎn)品周期。
1.計算機/大數(shù)據(jù)/人工智能/信息工程/數(shù)學/電氣/電子/自動化等專業(yè)；
2.熟練掌握Python或其他編程語言，具備良好的編程能力和代碼規(guī)范；
3.了解經(jīng)典機器/深度學習算法的數(shù)學原理(如決策樹、CNN, LSTM, Autoencoder, xgboost and transformer等)；
4.有深度學習的算法基礎，熟練掌握至少一種主流的深度學習框架，如Tensorflow ，Pytorch或者 Theano等；
5.具備一定的機器學習或者大數(shù)據(jù)分析的開發(fā)和應用經(jīng)驗，優(yōu)先考慮參與過相關項目的申請者；
6.實習生崗位，每周至少到崗4天，實習期半年以上。
7.實習生可優(yōu)先轉正。
職位類別： 機器學習工程師
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- 所屬行業(yè)：電力、電氣、自動化、熱力、鍋爐、照明、電池、電源、電纜、光電等
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