職位描述
PythonPyTorchTensorFlow多模態算法鋼鐵/有色金屬冶煉及加工
職責要求：
1.數據治理與架構設計：
負責煉鋼生產多源數據（傳感器時序數據、工藝日志、質檢報告）的采集、清洗與存儲，構建高可用數據倉庫。
設計并優化ETL流程，使用Apache NiFi/Spark實現實時數據管道，確保數據高效流轉與質量監控。
2.特征工程與領域知識融合：
結合冶金工藝知識，構建時序特征（如溫度變化率、氧槍操作序列）及冶金特征（如碳當量、熱效率指標）。
開發自動化特征生成工具，支持模型訓練與實時推理。
設計并實現多模態混合模型（LSTM+隨機森林），嵌入冶金機理約束（如脫碳動力學方程）。
優化模型性能，通過超參數調優、模型壓縮（量化/剪枝）提升邊緣端推理效率。
3.算法創新與驗證：
開發時序-結構化數據聯合訓練框架，解決樣本不均衡、小數據泛化問題。
設計A/B測試方案，驗證模型在實際生產環境中的有效性。
將模型封裝為API服務（FastAPI/Flask），支持工控機低延遲（<100ms）實時推理。
任職資格：
1.精通Python數據處理庫（Pandas/NumPy），熟練使用SQL進行復雜查詢與優化。
2.熟練掌握PyTorch/TensorFlow框架，有LSTM/Transformer時序模型實戰經驗。
3.熟悉分布式計算框架（Spark/Flink），有工業時序數據處理經驗者優先。
4.熟悉OPC UA、Modbus等工業通信協議。
5.參與過工藝優化或預測性維護項目。
6.了解數據可視化工具（Grafana/Tableau），能快速定位數據異常。
7.熟悉集成學習算法（隨機森林/XGBoost），了解模型解釋性工具（SHAP/LIME）。
8.具備模型部署經驗（ONNX/TensorRT），了解邊緣計算優化技術。
9.對工業場景的數據特點（高噪聲、強時序性）有深刻認知，有工藝優化項目經驗，熟悉制造業數據特點（如傳感器漂移、數據缺失場景），有鋼鐵、化工行業經驗者優先。
10.邏輯清晰，具備較強的溝通能力，能將業務需求轉化為技術方案。
能接受全國范圍內出差~
工作地點
青山區武漢方特工業設備技術有限公司
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職位發布者
程女士/hr
立即溝通
武漢方特工業設備技術有限公司武漢方特工業設備技術有限公司成立于2006年，注冊資金3000萬，是國家級高新技術企業，洪山區“瞪羚企業”，國家級“專精特新小巨人”企業，武漢市上市后備“金種子”企業。公司以技術創新為引領，以奮斗者為本，以解決行業痛點問題為己任。專注于節能環保、智慧煉鋼等領域。已成功開發出焦爐荒煤氣綠色低碳環保整體解決方案：上升管余熱回收利用項目、碳化室壓力調節系統、高低壓氨水自動切換、自動點火、節能型爐蓋等整體解決方案；智慧煉鋼系統整體解決方案：轉爐副槍系統、轉爐煙氣在線分析、火焰監測、副槍儀表、轉爐副槍探頭、定氧探頭等核心技術，擁有核心專利80余項。公司已取得市政公用工程施工總承包、環保工程專業承包資質，D類壓力容器設計、安裝資質，壓力管道施工資質，B類鍋爐設計安裝資質。公司緊抓國家政策“碳達峰、碳中和”，現處于高速發展期，誠邀加盟，一經錄用，將提供具有競爭力的薪資激勵政策及廣闊的發展舞臺，敬請垂詢！企業愿景：讓工業制造更美好企業使命：促進全球工業綠色智能可持續發展，為人類未來節約珍貴的地球資源企業價值觀企業精神：求真務實、守正創新企業作風：高效、嚴謹、精細、誠信經營理念：實干興企、合作共贏，以奮斗者為本！
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