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一、岗位职责负责异常检测、根因定位、容量预估等AIOps关键算法的方案设计、编码实现、调测优化，推进算法在实际业务场景中的应用落地； 结合统计学方法与业务数据（如时序数据、日志信息、调用链路等），构建高效且稳定的算法模型； 使用Python完成算法开发、数据清洗、模型验证及上线部署，保障系统的稳定性与可扩展性； 协同项目组完成需求沟通与技术对接，依据项目进度动态调整算法策略； 持续跟踪技术前沿进展（特别是大模型、时序建模、日志结构化等方向），引入适用新技术以提升业务效果。 二、任职要求 基础条件 硕士学历，应用统计学专业背景，具备扎实的统计理论基础； 1~5年工作经验，必须拥有AIOps智能运维相关算法实战经历。 核心算法能力 熟练掌握以下算法并有实际落地经验： 时间序列算法：Prophet、XGBoost（应用于异常识别、容量趋势预测等）； 日志解析算法：Drain3； 根因分析算法：PC算法、PageRank算法； 大模型相关算法：BERT、BGE、DeepSeek等，具备RAG架构经验者优先。 工程与数据库 熟悉以下多数技术栈： 数据库：MySQL、ClickHouse、Elasticsearch、Milvus、Neo4j； 后端/中间件：Flask、多进程编程、Kafka； 操作系统：掌握常用Linux命令操作。 编程与工具 精通Python编程，熟练运用Pandas、NumPy、Scikit-learn等数据处理与建模库。 软素质 具备良好的逻辑思维、问题拆解与团队协作能力，责任心强，工作积极主动； 可接受出差安排及根据项目需要调整工作地点，服从公司统一调配。 三、福利待遇 基础福利：五险一金、带薪年假、法定节假日、节日关怀、定期健康体检、员工团建活动； 成长发展：健全的培训机制、明确的职业发展通道，支持参与行业技术峰会、提升专业技术水平。

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