崗位職責:
1、算法開發與應用
負責鉆井數據智能分析中的強化學習算法的設計、實現與優化,確保算法能夠在動態鉆井環境中高效決策,提升鉆井效率與安全性。
2、數據建模與決策優化
基于鉆井數據和歷史操作經驗,開發強化學習模型(如深度Q網絡DQN、PPO等),實現鉆井過程中的自動化決策與優化。
3、跨部門協作與系統集成
與數據分析工程師、鉆井專家緊密合作,確保強化學習模型能夠無縫集成到鉆井控制系統中,支持實時決策和反饋。
4、模型訓練與調優
設計并執行強化學習模型的訓練流程,優化模型性能,確保其在實際鉆井操作中的魯棒性與高效性。
5、性能評估與持續優化
通過實驗和A/B測試等方法,評估算法在鉆井場景中的實際表現,調整優化策略,提高模型在動態環境中的適應能力。
6、技術文檔與知識分享
編寫技術文檔、算法報告,向團隊成員和相關部門傳遞算法的原理、實現細節和優化方法,促進知識共享。
任職要求:
1、教育背景
計算機科學、人工智能、自動化、數學等相關專業碩士及以上學歷。
2、工作經驗
至少2年強化學習、深度學習或機器學習相關領域的工作經驗,有工業優化、自動控制或鉆井相關領域應用經驗優先。
3、專業技能
精通強化學習理論與算法,能夠熟練運用強化學習框架(如DQN、PPO、A3C等)
4、解決實際問題。
(1)熟練使用深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch)進行模型開發和調優;
(2)有處理大規模數據集的經驗,能夠進行高效的數據預處理、特征選擇與工程。
跨領域協作能力;
(3)具有良好的跨領域溝通能力,能夠理解鉆井行業的具體需求,并根據需求調整算法設計;
(4)加分項
1)熟悉鉆井過程、油氣行業的相關知識,能夠結合行業特點優化強化學習算法。
2)有強化學習在自動化控制、智能決策系統中的應用經驗。