DTC 高级计算师 7k-10k

任职资格（必备条件）：
1、计算机科学、人工智能、数据科学、电子工程、数学或相关专业本科及以上学历。
2、熟悉常见的机器学习/深度学习算法（如：回归、分类、聚类、CNN、RNN、Transformer 等）
3、有经验者，需至少 2-5年 人工智能、机器学习、数据建模等方面实操经验
4、掌握 AI 开发工具和平台，如：Altair RapidMiner、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras、XGBoost 等
5、熟悉 Python、R或 Julia 编程语言

任职资格（加分项）:
1、拥有硕士或博士学位，特别是在机器学习、深度学习、工业AI等方向有研究背景者
2、有企业级 AI 项目实施、模型上线与运维经验者
3、具备制造业或工业互联网场景下 AI 应用经验者
4、完成过机器学习、深度学习、数据挖掘等相关课程或认证（如：Coursera、Udacity、Microsoft AI、Google ML 认证等）
5、接受过数据工程或MLOps相关培训者
6、具有工业现场（如：制造、设备管理）AI项目相关培训经历
7、理解工业现场设备数据、传感器数据、MES/SCADA 数据特性
8、了解数据仓库、ETL、SQL、大数据平台（如：Spark、Hadoop）

主要职责：
1、数据分析与特征工程： 探索并清洗原始数据，处理异常值。识别与业务指标高度相关的变量，并构建适用的特征变量体系，使用统计方法与图表分析数据分布。支持预测建模与业务洞察。护数据字典与元数据文档。
2、建模与算法开发： 分析业务场景中的数据特征和需求。设计机器学习（ML）或深度学习（DL）模型架构，并建立可复用的模型训练框架。编写训练和评估算法代码，优化模型性能与泛化能力。推动、参与或开发企业私有大语言模型（LLM）和建设 智能助理（AI Copilot）工具。管理模型版本与实验记录。
3、AI 项目实施与部署： 建立和实施数据质量监控、血缘追踪和数据治理框架，确保数据的准确性、一致性和安全性。与业务部门沟通技术落地需求。主导关键技术预研与测试，将模型集成进现有 IT/OT 系统。跟踪行业 AI 技术发展趋势，探索新算法或框架的应用场景。设计模型运行监控与健康检测机制，并定期进行模型性能回顾与更新。编写技术规范与知识沉淀文档，并培训其他成员或业务部门人员。