职位描述
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岗位职责:
1.带领团队深入钢铁冶金行业,寻找可使用人工智能技术进行优化的钢铁冶金业务场景;
2.对钢铁冶金场景进行深入地数据分析工作,通过数据分析寻找优化空间;
3.针对现有条件较优的场景,带领团队进行场景抽象及人工智能开发模型开发工作;
4.针对现有条件较差的场景,能针对现状提出未来改进方向,为后续开发打好基础;
5.根据业务现状进行人工智能技术价值评估。
任职要求:
1.计算机科学、软件工程、人工智能、机器学习、统计学、应用数学等相关专业;
2.精通图像识别/深度学习/强化学习/运筹学/先进控制算法其中一个或多个人工智能方向;
3.熟悉至少一种常用深度学习框架,了解常见神经网络架构,例如RNN,CNN,Transformer,GAN,GNN等, 熟悉常见CV任务的定义和基础实现方法(深度学习/图像处理方向);
4.了解主流强化学习算法,例如Q-Learning, SARSA, Deep Q—Learning Network等,熟悉GYM等强化学习算法框架(强化学习);
5.了解主流先进控制算法,例如LQR,MPC等,熟悉GYM等强化学习算法框架(先进控制算法方向);
6.有良好的研究背景和成果,对算法研究兴趣浓厚,业务抽象能力强;具备创造性思维,能够将全新想法转化为工程应用;对研究工作充满热情,具备良好的团队合作精神和沟通能力;
7.具备较强的编程能力,熟练使用至少一门主流编程语言,如C /Java /Python等;
8.在高水平国际会议和学术期刊发表过相关论文,例如在ML、RL顶级会议或workshop上发表过论文,或有高水平竞赛获奖经历者(包括但不限于Kaggle等)优先。
1.带领团队深入钢铁冶金行业,寻找可使用人工智能技术进行优化的钢铁冶金业务场景;
2.对钢铁冶金场景进行深入地数据分析工作,通过数据分析寻找优化空间;
3.针对现有条件较优的场景,带领团队进行场景抽象及人工智能开发模型开发工作;
4.针对现有条件较差的场景,能针对现状提出未来改进方向,为后续开发打好基础;
5.根据业务现状进行人工智能技术价值评估。
任职要求:
1.计算机科学、软件工程、人工智能、机器学习、统计学、应用数学等相关专业;
2.精通图像识别/深度学习/强化学习/运筹学/先进控制算法其中一个或多个人工智能方向;
3.熟悉至少一种常用深度学习框架,了解常见神经网络架构,例如RNN,CNN,Transformer,GAN,GNN等, 熟悉常见CV任务的定义和基础实现方法(深度学习/图像处理方向);
4.了解主流强化学习算法,例如Q-Learning, SARSA, Deep Q—Learning Network等,熟悉GYM等强化学习算法框架(强化学习);
5.了解主流先进控制算法,例如LQR,MPC等,熟悉GYM等强化学习算法框架(先进控制算法方向);
6.有良好的研究背景和成果,对算法研究兴趣浓厚,业务抽象能力强;具备创造性思维,能够将全新想法转化为工程应用;对研究工作充满热情,具备良好的团队合作精神和沟通能力;
7.具备较强的编程能力,熟练使用至少一门主流编程语言,如C /Java /Python等;
8.在高水平国际会议和学术期刊发表过相关论文,例如在ML、RL顶级会议或workshop上发表过论文,或有高水平竞赛获奖经历者(包括但不限于Kaggle等)优先。
工作地点
地址:南京六合区南京钢铁集团
求职提示:用人单位发布虚假招聘信息,或以任何名义向求职者收取财物(如体检费、置装费、押金、服装费、培训费、身份证、毕业证等),均涉嫌违法,请求职者务必提高警惕。
职位发布者
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南京钢铁联合有限公司
- 采掘·冶炼
- 1000人以上
- 国有企业
- 沿江工业开发区卸甲甸幸福路8号