27届秋招-算法工程师（用户平台部）

1. 01

   负责多源时序信号的算法建模与挖掘；

2. 02

   设计并落地时序数据的清洗、特征工程、异常检测、趋势预测与风险评估模型；

3. 03

   结合智能设备 / IoT 传感器数据，构建端到端的指标算法链路并持续迭代调优；

4. 04

   与产品、硬件、工程团队协作，将算法能力落地为可上线、可解释、可运维的业务功能；

5. 05

   善用 AI 工具与大模型能力为研发与数据流程提效，提升算法迭代效率

1、2027 届应届毕业生，硕士及以上学历；

2. 02

   扎实的时序算法功底：系统掌握时间序列分析与建模方法，熟悉平稳性 / 趋势 / 周期分解、ARIMA、状态空间模型、滤波（卡尔曼等）、信号处理、异常检测、变点检测等经典方法；

3. 03

   数据 / 模型开发经验：有健康 / 体征类数据的处理与模型开发经验，熟悉生理信号或智能设备数据的建模落地；

4. 04

   机器学习基础：熟练掌握经典机器学习方法（GBDT/XGBoost、聚类、回归、特征工程等）及主流时序深度模型（LSTM/TCN/Transformer 时序变体等）；

5. 05

   工程能力：熟练使用 Python 及 NumPy / Pandas / SciPy / scikit-learn 等工具，具备良好的数据处理与代码工程素养；

6. 06

   对 AI 提效有理解：理解并实践用大模型 / AI 工具提升数据分析与研发效率，能把 AI 融入日常工作流； 加分项（Plus）：

7. 01

   有 大模型（LLM）相关研究（训练 / 微调 / 应用落地等），能将 LLM 能力与数据场景结合；

8. 02

   有 IoT / 边缘端 / 流式数据实时处理经验；

9. 03

   有数据可视化、A/B 实验或指标体系搭建经验；

10. 04

    有顶会论文、专利或开源项目贡献