職位描述
機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)大模型算法人工智能
【崗位職責(zé)】
1、負(fù)責(zé)各類(lèi)算法模型的研究應(yīng)用，包括但不限于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型（LLM）等領(lǐng)域的算法場(chǎng)景應(yīng)用落地；
2、針對(duì)具體電力行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的模型和算法，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上落地，提高模型的準(zhǔn)確性；
3、負(fù)責(zé)從復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的特征工程策略。處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的缺失值、異常值等問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的泛化能力；
4、設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)方案，進(jìn)行模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試，評(píng)估模型的性能，調(diào)整和優(yōu)化模型的參數(shù)。應(yīng)用交叉驗(yàn)證、模型集成、模型剪枝等技術(shù)手段提升模型性能，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)一致；
5、負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的AI模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)模型的在線推理服務(wù)。優(yōu)化模型在生產(chǎn)環(huán)境中的運(yùn)行性能，監(jiān)控模型的在線表現(xiàn)，并進(jìn)行模型更新和迭代；
2、針對(duì)具體電力行業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇合適的模型和算法，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)，在業(yè)務(wù)場(chǎng)景上落地，提高模型的準(zhǔn)確性；
3、負(fù)責(zé)從復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效的特征工程策略。處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的缺失值、異常值等問(wèn)題，提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和模型的泛化能力；
4、設(shè)計(jì)模型訓(xùn)練的實(shí)驗(yàn)方案，進(jìn)行模型的訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試，評(píng)估模型的性能，調(diào)整和優(yōu)化模型的參數(shù)。應(yīng)用交叉驗(yàn)證、模型集成、模型剪枝等技術(shù)手段提升模型性能，確保模型在不同數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)一致；
5、負(fù)責(zé)將訓(xùn)練好的AI模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)模型的在線推理服務(wù)。優(yōu)化模型在生產(chǎn)環(huán)境中的運(yùn)行性能，監(jiān)控模型的在線表現(xiàn)，并進(jìn)行模型更新和迭代；
【任職資格】
1、本科及以上學(xué)歷，碩士研究生及以上學(xué)歷優(yōu)先，計(jì)算機(jī)、人工智能、軟件工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先；
2、深入理解常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，具備算法優(yōu)化和模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
3、深入理解Python編程，熟練使用主流機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練到模型部署的完整流程；
4、熟悉數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具備SQL、Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理工具的使用經(jīng)驗(yàn)，能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2、深入理解常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，具備算法優(yōu)化和模型調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)；
3、深入理解Python編程，熟練使用主流機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等），能夠獨(dú)立完成從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練到模型部署的完整流程；
4、熟悉數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具備SQL、Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理工具的使用經(jīng)驗(yàn)，能夠處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
工作地點(diǎn)
郫都區(qū)成都長(zhǎng)城開(kāi)發(fā)科技股份有限公司(1號(hào)門(mén))
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成都長(zhǎng)城開(kāi)發(fā)科技股份有限公司成都長(zhǎng)城開(kāi)發(fā)科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“開(kāi)發(fā)科技”，證券代碼：920029）于2016年在四川省成都市正式成立，是深圳長(zhǎng)城開(kāi)發(fā)科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“深科技”，證券代碼：000021）的控股子公司，其前身為深科技1995年成立的計(jì)量系統(tǒng)事業(yè)部。開(kāi)發(fā)科技專(zhuān)注于能源管理的持續(xù)創(chuàng)新，致力于提供可靠的、有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案和服務(wù)，為客戶和社會(huì)創(chuàng)造更多價(jià)值。開(kāi)發(fā)科技主營(yíng)業(yè)務(wù)為智能電、水、氣表等智能計(jì)量終端以及 AMI系統(tǒng)軟件的研發(fā)、生產(chǎn)及銷(xiāo)售。開(kāi)發(fā)科技以全球智慧能源體系變革及雙碳戰(zhàn)略下可再生能源的大規(guī)模裝機(jī)為契機(jī)，以核心產(chǎn)品智能電表為起點(diǎn)，為客戶提供涵蓋電水氣等多種能源、軟硬件一體、適配各類(lèi)通信技術(shù)的完整智慧能源管理系統(tǒng)解決方案。開(kāi)發(fā)科技是全球最早參與智能電表研發(fā)及部署的企業(yè)之一，前身為深科技計(jì)量系統(tǒng)事業(yè)部，1998年起便與意大利國(guó)家電力公司 ENEL合作開(kāi)展了具備自動(dòng)抄表功能的全球第一代智能電表項(xiàng)目的研發(fā)及大規(guī)模部署，二十多年來(lái)開(kāi)發(fā)科技（包括開(kāi)發(fā)科技前身）以全球智能計(jì)量技術(shù)前沿的歐洲市場(chǎng)為起點(diǎn)，響應(yīng)國(guó)家鼓勵(lì)智能制造裝備“走出去”的號(hào)召與“一帶一路”戰(zhàn)略，以經(jīng)歐洲市場(chǎng)驗(yàn)證的成熟產(chǎn)品、技術(shù)及大規(guī)模部署經(jīng)驗(yàn)，助力中東、中亞、南美、東南亞、非洲等地區(qū)智慧能源體系建設(shè)。開(kāi)發(fā)科技已為全球40多個(gè)國(guó)家，80逾家能源公司提供逾9800萬(wàn)只智能計(jì)量產(chǎn)品，其中主站系統(tǒng)已部署超過(guò)16個(gè)國(guó)家。積累了豐富的設(shè)計(jì)、集成、品質(zhì)控制、供應(yīng)鏈管理及現(xiàn)場(chǎng)交付經(jīng)驗(yàn)，其自主設(shè)計(jì)的產(chǎn)品也在現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)歷了整個(gè)壽命周期的批量考驗(yàn)。
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