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一、教育背景
學(xué)歷要求：博士學(xué)位，專業(yè)需為計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、數(shù)學(xué)等交叉學(xué)科。
研究經(jīng)歷：若具備水務(wù)領(lǐng)域相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)更佳，如參與過智慧水務(wù)、污水處理等課題，或在頂級期刊論文。
二、專業(yè)技能（1）核心技術(shù)能力
深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
精通PyTorch、TensorFlow等框架，熟悉Transformer、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等算法，具備大模型（如 BERT、GPT）的預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)經(jīng)驗(yàn)。例如，需能設(shè)計(jì)時(shí)序預(yù)測模型（如 LSTM、Prophet）預(yù)測用水量、水質(zhì)指標(biāo)，或通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化污水處理廠曝氣策略。 ?
計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理 方面有的話，更佳。?
?2）行業(yè)模型與前沿技術(shù)
水務(wù)模型方面有所了解更佳。?了解行業(yè)的一些活性污泥模型（ASM）、神經(jīng)輻射場（NeRF）等，以及LibraAI 水務(wù)大模型等垂直領(lǐng)域解決方案，用于水質(zhì)預(yù)測、工藝優(yōu)化等場景。
?
三、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)?
水務(wù)相關(guān)項(xiàng)目?需具備水質(zhì)預(yù)測、預(yù)警等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，例如：
開發(fā)基于 Transformer 的水質(zhì)指標(biāo)預(yù)測模型，；
應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)度，；
設(shè)計(jì)多模態(tài)數(shù)據(jù)融合模型。
?
水務(wù)領(lǐng)域 AI 算法工程師的核心競爭力在于AI 技術(shù)深度與水務(wù)行業(yè)知識的結(jié)合。需在算法設(shè)計(jì)（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、大模型）、行業(yè)應(yīng)用、數(shù)據(jù)處理（如 PB 級時(shí)序數(shù)據(jù)）等維度展現(xiàn)扎實(shí)能力，并具備從研究到落地的全流程經(jīng)驗(yàn)。?
工作地點(diǎn)：合肥、廣州、天津、新加坡等。