海淀区
职位详情
工作职责
1、开展时序大模型（Time Series Foundation Models）的核心算法研究与实现，推进TimesFM、Chronos、MOIRAI、Lag-Llama等前沿架构在复杂时序场景中的适配与技术创新。
2、构建并优化面向海量、多源、异构时序数据的预训练框架；主导超大规模时序数据的清洗流程，制定高效的特征提取与数据增强方案。
3、推动时序大模型在实际业务中的落地应用，解决多变量时间序列预测、异常识别、数据插补以及时序分类等关键任务；
4、持续追踪NeurIPS、ICLR、ICML、KDD等国际顶会中关于时序建模与基础模型的最新进展，参与核心专利撰写，并具备发表高水平学术论文的机会。
任职要求
1、计算机、人工智能、统计学、应用数学等相关专业硕士及以上学位；
2、熟练掌握Python/C++编程，具备良好的数据结构与算法基础；熟悉Linux开发环境及Git等版本管理工具；
3、精通经典时序方法（如ARIMA、Prophet）以及主流深度学习模型（如LSTM、TCN、Informer、PatchTST、DLinear）。
加分项：
1、有实际行业应用经验（如量化金融、新能源发电预测、电力市场分析等领域）者优先；
2、曾在KDD、NeurIPS、ICLR、ICML、VLDB等机器学习或数据挖掘顶级会议/期刊发表过时序预测或大模型相关研究成果；
3、毕业于211及以上高校者优先考虑
1、开展时序大模型（Time Series Foundation Models）的核心算法研究与实现，推进TimesFM、Chronos、MOIRAI、Lag-Llama等前沿架构在复杂时序场景中的适配与技术创新。
2、构建并优化面向海量、多源、异构时序数据的预训练框架；主导超大规模时序数据的清洗流程，制定高效的特征提取与数据增强方案。
3、推动时序大模型在实际业务中的落地应用，解决多变量时间序列预测、异常识别、数据插补以及时序分类等关键任务；
4、持续追踪NeurIPS、ICLR、ICML、KDD等国际顶会中关于时序建模与基础模型的最新进展，参与核心专利撰写，并具备发表高水平学术论文的机会。
任职要求
1、计算机、人工智能、统计学、应用数学等相关专业硕士及以上学位；
2、熟练掌握Python/C++编程，具备良好的数据结构与算法基础；熟悉Linux开发环境及Git等版本管理工具；
3、精通经典时序方法（如ARIMA、Prophet）以及主流深度学习模型（如LSTM、TCN、Informer、PatchTST、DLinear）。
加分项：
1、有实际行业应用经验（如量化金融、新能源发电预测、电力市场分析等领域）者优先；
2、曾在KDD、NeurIPS、ICLR、ICML、VLDB等机器学习或数据挖掘顶级会议/期刊发表过时序预测或大模型相关研究成果；
3、毕业于211及以上高校者优先考虑
2026-07-21 13:01
IP属地：北京
职位福利
硕士5-10年大模型算法ARIMA、PROPHETC++Python熟悉传统深度学习时序模型新能源功率预测
道一（天津）企业管理咨询有限公司
不需要融资
工作地址
鱼泡安全保障
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