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崗位職責(zé)：
1.帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)深入鋼鐵冶金行業(yè)，尋找可使用人工智能技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化的鋼鐵冶金業(yè)務(wù)場景；
2.對鋼鐵冶金場景進(jìn)行深入地?cái)?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(tuán)隊(duì)進(jìn)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(jìn)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(jìn)行人工智能技術(shù)價值評估。
任職要求：
1.計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)；
2.精通圖像識別/深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/運(yùn)籌學(xué)/先進(jìn)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(xué)習(xí)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(shí)現(xiàn)方法（深度學(xué)習(xí)/圖像處理方向）；
4.了解主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，例如Q-Learning, SARSA, Deep Q—Learning Network等，熟悉GYM等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架（強(qiáng)化學(xué)習(xí)）；
5.了解主流先進(jìn)控制算法，例如LQR,MPC等，熟悉GYM等強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法框架（先進(jìn)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(qiáng)；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(tuán)隊(duì)合作精神和溝通能力；
7.具備較強(qiáng)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(xué)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。