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1.負責設計和開發基于時序數據的預測模型（如ARIMA、LSTM、Prophet、Transformer等），應用于業務場景中的預測分析（如銷量預測、設備維護、能源調度、風控預警等）； 2.深入挖掘和分析海量時序數據（如時間序列、傳感器數據、日志數據等），提取關鍵特征，構建有效數據模型； 3.熟悉運籌優化、管理調度算法（如線性規劃、整數規劃、遺傳算法、強化學習等），了解模型預測控制方法，并應用于最優化問題求解； 4.優化現有模型架構，提升預測精度、效率及穩定性，解決過擬合、數據漂移等問題； 5.負責數據清洗、預處理及異常檢測，保障數據質量與模型輸入可靠性。 6.結合業務需求，將算法轉化為可部署的解決方案，推動模型在真實場景中的落地應用； 7.與交付團隊合作，完成模型部署、性能調優及監控，確保算法在分布式環境（如Hadoop、Spark）或邊緣設備上的高效運行； 8.與產品團隊協作，負責產品技術對接方案把控，完成產品展示及交付工作； 9.對模型效果進行量化評估與迭代優化，持續提升業務指標（如預測準確率、響應速度、資源消耗等）。 10.領導交代的其他工作。 崗位要求 1.碩士及以上學歷，計算機、數學、統計學等相關專業； 2.具備2年以上時序模型相關研發經驗者可放寬學歷要求； 3.技術能力：精通Python編程，熟悉至少一種深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch、Deepspeed等），掌握Scikit-learn、Statsmodels等統計建模工具； 4.深入理解時序模型算法原理（如ARIMA、GRU、時序CNN、Attention機制等）， 5.熟悉分布式計算框架（如Spark、Flink）或實時數據處理系統； 6.良好的邏輯分析與問題解決能力，能快速定位并優化模型瓶頸；較強的抗壓能力與團隊協作精神，主動溝通業務需求與技術實現路徑； 7.有工業AI、能源預測、金融量化、智能運維等領域時序模型開發經驗者優先；具備實戰經驗；熟悉時間序列特征工程方法（如滑動窗口、傅里葉變換、小波分析等），有異常檢測、信號處理經驗者優先。