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崗位職責(zé)：
1. 運用線性優(yōu)化及機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行復(fù)雜工業(yè)問題建模與算法優(yōu)化。
2. 進(jìn)行多源數(shù)據(jù)處理和特征工程，洞察數(shù)據(jù)之間的隱藏關(guān)系。
3. 結(jié)合物理模型與AI算法，提升傳統(tǒng)優(yōu)化模型的精度并保持其可解釋性。
4. 使用深度學(xué)習(xí)算法處理時序數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行預(yù)測和模式識別。
5. 高效進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、特征工程和模型訓(xùn)練，利用Python及相關(guān)數(shù)據(jù)處理與機器學(xué)習(xí)工具。
6. 構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，熟練使用TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
7. 針對鋼鐵冶金行業(yè)，開發(fā)靜態(tài)模型并優(yōu)化。
崗位要求：
1. 熟悉線性優(yōu)化、機器學(xué)習(xí)算法，如LightGBM、XGBoost、MLP。
2. 具備較強的數(shù)據(jù)分析能力，能夠處理多源數(shù)據(jù)和進(jìn)行特征工程。
3. 精通AI校正、混合建模，有深度學(xué)習(xí)算法經(jīng)驗，包括MLP、RNN/LSTM等。
4. 精通Python，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn等工具。
5. 有鋼鐵冶金行業(yè)靜態(tài)模型開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。