岗位职责：
1. 负责产品订单的时间序列预测模型优化，并推动落地；
2. 与业务人员对接，理解数据，完成特征工程和数据清洗；
3. 训练模型并进行落地部署，确保预测结果可用；
4. 编写技术文档，沉淀项目经验，优秀者可参与软著、专利申请。
关键事项：
1. 选择合适的时间序列模型（如 XGBoost、LSTM、ARIMA）；
2. 处理和优化数据，提升模型预测精度；
3. 及时汇报进展，并能快速调整方案；
4. 确保数据安全，遵守隐私保护要求。
岗位要求：
1、985/211 本科及以上（在读大三及以上），计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业。
2、了解时间序列预测模型，如ARIMA、XGBoost、LSTM、Prophet等。
3、具备独立完成数据预处理和建模的能力，能编写可复现的实验代码。
4、具备Python开发能力，熟练使用pandas、scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等工具。
5、有一定的数据分析、特征工程和数据清理经验。
6、具备良好的沟通能力，愿意和业务团队合作优化算法
加分项：
1、参加过 Kaggle、Datawhale、阿里天池等竞赛，并有完整项目经验。
2、发表过机器学习相关论文，或有相关专利/软著。
3、有实际企业实习经验，参与过商业级预测模型落地。
4、熟悉MLOps，能够将预测结果部署到API或数据库中。