成都·青白江区
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核心职责：
1.参与关键工艺指标（金属化率、钒转化率）的机器学习软测量模型开发、训练与在线部署。
2.基于贝叶斯优化等算法，开发多目标工艺参数优化推荐系统，并与DCS集成形成闭环。
3.构建“机理-数据”融合的工艺数字孪生体，支持虚拟调试、操作培训与深度优化。
4.开发异常检测与根因分析模型，提升工艺洞察力。
5.参与AI模型的持续监控、迭代优化与MLOps流程建设。
任职要求：
1.人工智能、数据科学、机器学习、运筹学、控制科学相关专业，211高校及以上硕士或博士学历。
2.扎实的机器学习、深度学习、优化理论功底，熟悉Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等框架。
3.具有丰富的工业时序数据建模、质量预测、参数优化项目经验，发表过相关论文或拥有专利者优先。
4.熟悉数字孪生、仿真建模相关技术，具备物理信息机器学习经验者优先。
出色的业务理解能力与沟通能力，能将抽象的算法转化为具体的业务价值。
1.参与关键工艺指标（金属化率、钒转化率）的机器学习软测量模型开发、训练与在线部署。
2.基于贝叶斯优化等算法，开发多目标工艺参数优化推荐系统，并与DCS集成形成闭环。
3.构建“机理-数据”融合的工艺数字孪生体，支持虚拟调试、操作培训与深度优化。
4.开发异常检测与根因分析模型，提升工艺洞察力。
5.参与AI模型的持续监控、迭代优化与MLOps流程建设。
任职要求：
1.人工智能、数据科学、机器学习、运筹学、控制科学相关专业，211高校及以上硕士或博士学历。
2.扎实的机器学习、深度学习、优化理论功底，熟悉Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等框架。
3.具有丰富的工业时序数据建模、质量预测、参数优化项目经验，发表过相关论文或拥有专利者优先。
4.熟悉数字孪生、仿真建模相关技术，具备物理信息机器学习经验者优先。
出色的业务理解能力与沟通能力，能将抽象的算法转化为具体的业务价值。
2026-05-25 14:11
IP属地：四川成都
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