1.針對指定的工業物聯網場景，對收集到的多源異構數據進行分析、處理和特征挖掘，并進行模型訓練和驗證；
2.協助團隊對具體場景（如故障診斷，預測性維護等）的機器學習模型進行開發和優化，包括數據預處理、特征工程、模型選擇和評估等工作；
3.協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.協助團隊設計和實現算法系統的架構和流程，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品周期。
1.計算機/大數據/人工智能/信息工程/數學/電氣/電子/自動化等專業；
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范；
3.了解經典機器/深度學習算法的數學原理(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據分析的開發和應用經驗，優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.實習生可優先轉正。
2.協助團隊對具體場景（如故障診斷，預測性維護等）的機器學習模型進行開發和優化，包括數據預處理、特征工程、模型選擇和評估等工作；
3.協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.協助團隊設計和實現算法系統的架構和流程，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品周期。
1.計算機/大數據/人工智能/信息工程/數學/電氣/電子/自動化等專業；
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范；
3.了解經典機器/深度學習算法的數學原理(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據分析的開發和應用經驗，優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.實習生可優先轉正。
職位類別： 機器學習工程師
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