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.通过Leetcode Easy 级别的算法题目，具备基本的数据结构和算法能力；
3.具备一定的数学推导能力，理解模型原理，而不仅仅是调库；
4.了解时间序列预测模型，如ARIMA、XGBoost、LSTM、Prophet等；
5.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；
6.具备Python开发能力，熟练使用pandas、scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等工具；
7.有一定的数据分析、特征工程和数据清理经验；
8.具备良好的沟通能力，愿意和业务团队合作优化算法。