岗位职责：

1. 基座能力实现：参与时序预测基座模型的研发与迭代，承担数据预处理、模型训练、调参与评测，落地长短时序预测、缺失值填补与重建、时序异常检测等核心能力。

2. 数据管道建设：负责 AFC 客流、BAS 设备运行、雷视 / 卡口 / 传感器、视频等多源数据的接入、清洗、时空对齐与特征工程，构建可复用的训练 / 推理数据管道。

3. 场景算法落地：面向客流预测、交通流量预测、设备故障预测与健康管理（PHM）等具体场景，完成算法实现、效果调优与对比实验，输出可复现的实验结论与指标。

4. 前沿跟踪与复现：跟踪时序预测 / 时序大模型前沿（TimesFM、Chronos、TimeGPT 等），完成论文复现、基线对标与组件沉淀，为基座迭代提供可用方法。



任职要求：

1. 计算机、人工智能、自动化、统计学、交通工程等相关专业本科及以上学历。

2. 3 年以上时序 / 机器学习算法开发经验（优秀应届博士或硕士可适当放宽），有模型从训练到上线的完整实践经历。

3. 熟悉时序预测、缺失值插补、异常检测主流方法，了解 Transformer 及时序基座架构；熟练 PyTorch / TensorFlow，能独立完成建模与调优。

4. 较强的实验设计与问题定位能力，结果导向，能独立 owning 一个算法模块从实现到落地的全过程，具备良好协作沟通。

5. 加分项：在顶级会议或期刊上发表过有影响力的学术论文、Kaggle等算法竞赛中取得过优秀名次、高质量开源项目仓库。



薪酬待遇:

30W-60W（应届硕博）
其他有经验社招人才按职级定薪