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一、崗位職責
1、輔助工業(yè)數(shù)據處理與特征工程：跟著工程師整理綠色化工的生產數(shù)據（如溫度、壓力、能耗、收率數(shù)據），輔助完成數(shù)據清洗（處理缺失值、異常值）、時序數(shù)據切片（如按生產批次提取滑動窗口特征），協(xié)助標注“工藝異常數(shù)據”，為算法模型提供干凈的“輸入原料”。
2、算法模型的編寫與調試：在工程師指導下，訓練模型——比如用XGBoost輔助驗證“溫度波動與脫附率”的關聯(lián)，或用LSTM輔助測試時序數(shù)據的預測效果；記錄調試過程中的參數(shù)變化與結果，幫工程師整理“模型優(yōu)化日志”。
3、配合工藝溝通與文檔沉淀：跟著工程師參加與工藝和生產團隊的溝通會，記錄“工藝專家說的經驗”，并協(xié)助轉化為“算法可理解的特征描述”；同時，輔助整理可復用的工具文檔（如“工業(yè)時序數(shù)據清洗步驟”“特征篩選的基礎方法”），為公司內部平臺的沉淀做基礎工作。
4、參與現(xiàn)場調研與數(shù)據驗證：跟著團隊去生產一線，觀察生產線的實際運行邏輯（如電解槽的工作流程、原料投放的節(jié)奏），協(xié)助記錄“現(xiàn)場數(shù)據與系統(tǒng)數(shù)據的差異”，避免“辦公室數(shù)據與實際生產脫節(jié)”。
二、任職要求
1、基礎技術能力：
（1）本科及以上學歷（研一及以上優(yōu)先），計算機、自動化、數(shù)據科學、應用數(shù)學、化工相關專業(yè)（懂一點化工基礎者優(yōu)先）；
（2）會用Python編程，熟悉基礎數(shù)據處理庫（Pandas、NumPy），了解至少一種機器學習框架（TensorFlow/PyTorch 者加分）；
（3）了解“時序數(shù)據”“特征工程”等技術概念，能理解“為什么工業(yè)數(shù)據需要處理大時滯問題”。
2、學習態(tài)度與工業(yè)情懷：
（1）對“工業(yè)生產+AI”有好奇心，愿意跟著去現(xiàn)場（不排斥車間環(huán)境、化工生產規(guī)范），能耐心聽工藝專家講生產邏輯；
（2）不追求“用復雜算法炫技”，能理解“先解決小問題（如輔助提升0.1%收率），再談大突破”，愿意從基礎的數(shù)據分析、文檔整理做起。
3、溝通與配合能力：
（1）能清晰跟工程師反饋“數(shù)據處理中遇到的問題”（比如“某批次數(shù)據缺失太多，該怎么處理”），而不是悶頭硬做；
（2）會用簡單的語言整理“模型調試結果”（比如“調整窗口大小后，預測誤差減少了5%”），方便團隊快速理解。
4、時間要求：
每周能到崗4天及以上，至少實習3個月（能實習6個月者優(yōu)先）。
三、薪資福利
實習薪資：（一線城市）本科220元/天，碩士260元/天，博士300元/天。

工作地點：上海臨港