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【岗位职责】 1. 模型集成与微调：基于 TimesFM 开源模型进行领域适配，使用零售数据微调（LoRA），提升零售场景预测精度。 2. 推理服务搭建：搭建高性能模型推理服务，支持批量预测和实时预测两种模式，满足 SaaS 多租户场景需求。 3. 特征工程：从零售场景中提取有效协变量特征（促销、天气、节假日、品类关联等）。 4. 模型评估与优化：建立多维度评估框架（MAE / MAPE / 分位数损失 / 业务指标），持续优化预测效果。 5. MLOps 体系建设：模型版本管理、训练 Pipeline 自动化、推理服务监控与告警。 6. 技术预研：跟踪时序预测和大模型领域最新进展（如 Chronos、Lag-Llama、Moment 等），评估竞争模型的技术差异。 【岗位要求】 硬性条件： 1. 本科及以上学历，计算机/AI/数学/统计学相关专业，2年以上 ML 工程经验。 2. 熟练 Python，掌握 PyTorch 或 JAX/Flax。 3. 有深度学习模型训练和部署的实际项目经验。 4. 理解 Transformer 架构原理（Self-Attention、位置编码、Decoder-only）。 5. 熟悉至少一种时序预测方法和评估指标体系。 6. 有 HuggingFace 生态系统使用经验（Transformers / PEFT / Datasets）。 加分项（满足 2 条以上）： 1. 有时间序列预测项目经验（零售/供应链/金融）。 2. 有大模型微调经验（LoRA / QLoRA），了解微调 vs. 零样本推理的取舍。 3. 有 MLOps 经验（MLflow / Weights & Biases / Kubernetes）。 4. 有 Java/Go 后端开发能力（对接乐檬现有技术栈）。 5. 开源项目贡献经历或技术博客。

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