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崗位職責(zé)：
1、數(shù)據(jù)與算法架構(gòu)設(shè)計(jì)，主導(dǎo)園區(qū)業(yè)務(wù)的全量數(shù)據(jù)體系建設(shè)，包括：數(shù)據(jù)接入層、時(shí)序數(shù)據(jù)處理管線、數(shù)據(jù)治理規(guī)范與指標(biāo)體系設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)多源異構(gòu) IoT 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化建模方法，沉淀統(tǒng)一的數(shù)據(jù)語(yǔ)義與特征體系。構(gòu)建 AI 平臺(tái)級(jí)能力：特征工程框架、模型服務(wù)框架、實(shí)時(shí)/離線處理架構(gòu)。
2、AI 場(chǎng)景落地，圍繞園區(qū)運(yùn)營(yíng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)核心智能化能力，包括：預(yù)測(cè)性維護(hù)、設(shè)備健康評(píng)估，異常行為檢測(cè)、告警智能去噪，能耗預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)度，人員流動(dòng)分析、場(chǎng)景事件識(shí)別；復(fù)雜系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)分析與根因定位（RCA）；推動(dòng)算法與業(yè)務(wù)深度融合，將數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化為可交付的產(chǎn)品能力；
3、技術(shù)路線制定與攻關(guān)，制定園區(qū)智能化的技術(shù)發(fā)展路線圖，負(fù)責(zé)關(guān)鍵算法與系統(tǒng)的技術(shù)方案評(píng)審，解決性能瓶頸和復(fù)雜技術(shù)難題，在大模型時(shí)代探索新的技術(shù)路徑，如：基于 LLM 的多數(shù)據(jù)源智能問(wèn)答，多模態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)理解，智能運(yùn)維 Copilot / 能耗優(yōu)化 Agent。
4、與產(chǎn)品、后端、前端合作，推動(dòng) AI 模塊服務(wù)化、組件化、平臺(tái)化落地。參與客戶(hù)交流，構(gòu)建可復(fù)制、可交付的行業(yè)解決方案。訓(xùn)練并指導(dǎo)團(tuán)隊(duì)成員，形成長(zhǎng)期的技術(shù)體系與工程規(guī)范。

任職資格：
1、計(jì)算機(jī)、人工智能、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科及以上優(yōu)先，五年及以上工作經(jīng)驗(yàn)。
2、深刻理解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析、異常檢測(cè)等核心算法原理。
3、在工業(yè)/園區(qū)/IoT 類(lèi)項(xiàng)目具有體系化實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。
4、熟練使用 Python 及主流 ML 框架：PyTorch / TensorFlow / Sklearn。
5、深入理解時(shí)序數(shù)據(jù)架構(gòu)：Kafka、MQTT、TDengine、InfluxDB、Spark/Flink 等任意一種或多種。
6、有構(gòu)建 AI 服務(wù)化架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)：Model Serving、Feature Store、MLOps、自動(dòng)化訓(xùn)練/部署流程等。
7、對(duì)分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)湖/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)有一定掌握者優(yōu)先。
8、能從園區(qū)運(yùn)營(yíng)、物業(yè)管理、設(shè)備運(yùn)行的實(shí)際場(chǎng)景抽象 AI 需求。能將數(shù)據(jù)問(wèn)題系統(tǒng)性拆解為完整鏈路。
9、對(duì)傳統(tǒng)物業(yè)、智慧園區(qū)、工業(yè)邊緣側(cè)場(chǎng)景有知識(shí)背景者優(yōu)先。
10、能主導(dǎo)從 0 到 1 的 AI 項(xiàng)目規(guī)劃、設(shè)計(jì)與落地。
11、能推動(dòng)跨團(tuán)隊(duì)溝通，協(xié)調(diào)資源，確保方案可實(shí)施、可維護(hù)、可擴(kuò)展。

工作時(shí)間：8:30-12:00，13:30-17:30
福利待遇：
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