職位描述
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崗位職責:
1.帶領(lǐng)團隊深入鋼鐵冶金行業(yè),尋找可使用人工智能技術(shù)進行優(yōu)化的鋼鐵冶金業(yè)務(wù)場景;
2.對鋼鐵冶金場景進行深入地數(shù)據(jù)分析工作,通過數(shù)據(jù)分析尋找優(yōu)化空間;
3.針對現(xiàn)有條件較優(yōu)的場景,帶領(lǐng)團隊進行場景抽象及人工智能開發(fā)模型開發(fā)工作;
4.針對現(xiàn)有條件較差的場景,能針對現(xiàn)狀提出未來改進方向,為后續(xù)開發(fā)打好基礎(chǔ);
5.根據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進行人工智能技術(shù)價值評估。
任職要求:
1.計算機科學、軟件工程、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學、應(yīng)用數(shù)學等相關(guān)專業(yè);
2.精通圖像識別/深度學習/強化學習/運籌學/先進控制算法其中一個或多個人工智能方向;
3.熟悉至少一種常用深度學習框架,了解常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),例如RNN,CNN,Transformer,GAN,GNN等, 熟悉常見CV任務(wù)的定義和基礎(chǔ)實現(xiàn)方法(深度學習/圖像處理方向);
4.了解主流強化學習算法,例如Q-Learning, SARSA, Deep Q—Learning Network等,熟悉GYM等強化學習算法框架(強化學習);
5.了解主流先進控制算法,例如LQR,MPC等,熟悉GYM等強化學習算法框架(先進控制算法方向);
6.有良好的研究背景和成果,對算法研究興趣濃厚,業(yè)務(wù)抽象能力強;具備創(chuàng)造性思維,能夠?qū)⑷孪敕ㄞD(zhuǎn)化為工程應(yīng)用;對研究工作充滿熱情,具備良好的團隊合作精神和溝通能力;
7.具備較強的編程能力,熟練使用至少一門主流編程語言,如C /Java /Python等;
8.在高水平國際會議和學術(shù)期刊發(fā)表過相關(guān)論文,例如在ML、RL頂級會議或workshop上發(fā)表過論文,或有高水平競賽獲獎經(jīng)歷者(包括但不限于Kaggle等)優(yōu)先。
1.帶領(lǐng)團隊深入鋼鐵冶金行業(yè),尋找可使用人工智能技術(shù)進行優(yōu)化的鋼鐵冶金業(yè)務(wù)場景;
2.對鋼鐵冶金場景進行深入地數(shù)據(jù)分析工作,通過數(shù)據(jù)分析尋找優(yōu)化空間;
3.針對現(xiàn)有條件較優(yōu)的場景,帶領(lǐng)團隊進行場景抽象及人工智能開發(fā)模型開發(fā)工作;
4.針對現(xiàn)有條件較差的場景,能針對現(xiàn)狀提出未來改進方向,為后續(xù)開發(fā)打好基礎(chǔ);
5.根據(jù)業(yè)務(wù)現(xiàn)狀進行人工智能技術(shù)價值評估。
任職要求:
1.計算機科學、軟件工程、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學、應(yīng)用數(shù)學等相關(guān)專業(yè);
2.精通圖像識別/深度學習/強化學習/運籌學/先進控制算法其中一個或多個人工智能方向;
3.熟悉至少一種常用深度學習框架,了解常見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),例如RNN,CNN,Transformer,GAN,GNN等, 熟悉常見CV任務(wù)的定義和基礎(chǔ)實現(xiàn)方法(深度學習/圖像處理方向);
4.了解主流強化學習算法,例如Q-Learning, SARSA, Deep Q—Learning Network等,熟悉GYM等強化學習算法框架(強化學習);
5.了解主流先進控制算法,例如LQR,MPC等,熟悉GYM等強化學習算法框架(先進控制算法方向);
6.有良好的研究背景和成果,對算法研究興趣濃厚,業(yè)務(wù)抽象能力強;具備創(chuàng)造性思維,能夠?qū)⑷孪敕ㄞD(zhuǎn)化為工程應(yīng)用;對研究工作充滿熱情,具備良好的團隊合作精神和溝通能力;
7.具備較強的編程能力,熟練使用至少一門主流編程語言,如C /Java /Python等;
8.在高水平國際會議和學術(shù)期刊發(fā)表過相關(guān)論文,例如在ML、RL頂級會議或workshop上發(fā)表過論文,或有高水平競賽獲獎經(jīng)歷者(包括但不限于Kaggle等)優(yōu)先。
工作地點
地址:南京六合區(qū)南京鋼鐵集團


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