1、負責工業(yè)智能系統應用（AI）相關數據挖掘算法的建設和優(yōu)化：主要涉及生產調度優(yōu)化、工業(yè)質量檢測故障預警、質量循因分析等時序預測和智能調度算法的開發(fā)和實施；開發(fā)和優(yōu)化基于機器學習和深度學習的時序預測模型，以提高工業(yè)生產制造中的產質耗停預測準確性。
2、研究和應用最新的時序預測算法：如LSTM、GRU、Transformer等，分析和處理大規(guī)模時序數據，進行特征工程和數據預處理。
3、智能調度算法：設計和實現智能調度算法，以優(yōu)化生產制造系統的排班作業(yè)效率；研究和應用動態(tài)規(guī)劃、強化學習等優(yōu)化算法等技術，提升生產調度的智能化水平；與硬件和軟件團隊合作，確保算法在實際系統中的高效運行。
4、模型評估與優(yōu)化：設計和執(zhí)行實驗，評估模型性能，并進行持續(xù)優(yōu)化；使用交叉驗證、網格搜索等技術，優(yōu)化模型參數和超參數。