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工作職責： 聚焦生產與能耗數據的前沿時序建模、在線異常報警與運維落地。 ● 核心職責： ○ 基于 Informer、Autoformer、TimeMixer 等最新時序模型進行電價、負荷、溫度、流量等關鍵指標預測； ○ 設計并實現在線異常檢測算法（自編碼器變體、時序對比學習、密度估計等）； ○ 構建端到端數據清洗與特征工程流水線（滑動窗口、頻域變換、小波分析）； ○ 集成預測與報警系統至監控平臺，定義告警策略并優化誤報/漏報率； ○ 持續跟蹤時序模型新進展，迭代與性能評估。 ● 日常工作： ○ 與數據工程師協作，搭建時序數據采集與預處理管道； ○ 開發可視化 Dashboard，實時展示預測結果與告警趨勢； ○ 定期回溯分析模型表現，撰寫評估報告，優化版本管理。 任職資格： ○ 本科及以上學歷，數學、統計學、計算機科學、自動化或相關專業，具備時間序列建模／預測背景；碩士及以上優先； ○ 1 年及以上時序建模或異常檢測經驗，至少掌握一種主流前沿模型落地； ○ 熟悉 Python 數據科學工具鏈（Pandas、NumPy、PyTorch/TF）； ○ 有大規模時序數據線上部署經驗者加分； ○ 具備領域論文發表者優先（頂會/頂刊優先）。