算法工程师

1.熟练掌握异常值分析、缺失值处理、降维、升维、归一化等数据处理、特征工程方法2.熟练掌握K-Means、决策树、SVM、ARMA等分类、回归算法原理及Bagging、Boosting、Stacking等集成算法原理3.熟练掌握Dropout、BN、LN、L1、L2等提升模型泛化能力的方法及原理4.熟练掌握神经网络训练方法，熟悉动量梯度、Adam等不同优化器的优缺点及原理，并熟练掌握神经网络反向传播链式法则及推导过程5.熟练掌握传统全连接网络、CNN、RNN、Transformer等神经网络架构原理及优缺点，并熟悉在时序控制领域的应用方法论，有实际落地经验者优先6.了解GPT、GLM、Bert等不同类型大模型的结构差异、原理及其优缺点7.了解Prefix Tuning、P-tuning、Lora等大模型微调方法及其优缺点，有实际应用工业控制经验者优先8.熟悉PID、滑膜控制、模糊控制等传统控制方法论，有实际应用经验者优先9.控制工程、数学、计算机等相关专业硕士及以上学历。5年及以上工作经验