小米机器学习算法专家-AI控制/AI节能方向

角色定位: 我们正在寻找一位能源管理和工业自动化领域的数据科学家，负责在能源管理和工业自动化领域的特有场景中寻找数据规律，挖掘数据价值，建立数学模型，完成AI模型开发的前期数据工作。作为一名数据科学家，您将参与真实客户项目的数据工作和AI标准化产品的数据工作。你的相关合作方包括：自动化工程师、领域专家，算法产品，算法开发。 主要职责: 1. 能源场景建模：能源管理优化的数据分析，特征工程，设备建模，场景建模（如：数据中心制冷/供电系统节能、微电网调度与储能控制） ； 2. 工业场景建模：针对设备预测性维护、能源消耗优化、生产流程提效等场景，开发机器学习/深度学习模型（如时序预测、异常检测、故障诊断）； 3. 工业数据治理：处理传感器时序数据（SCADA/DCS系统）、设备日志、能源计量数据，解决数据缺失、噪声干扰等工业现场问题； 4. 跨部门协作：与自动化工程师、领域专家合作，理解业务场景，与算法产品，算法研发合作，完成数据建模，设计AI算法模型； 5. 价值闭环验证：设计A/B测试，量化模型对能耗降低、故障率下降、产能提升的实际效益；

角色定位: 我们正在寻找一位能源管理和工业自动化领域的数据科学家，负责在能源管理和工业自动化领域的特有场景中寻找数据规律，挖掘数据价值，建立数学模型，完成AI模型开发的前期数据工作。作为一名数据科学家，您将参与真实客户项目的数据工作和AI标准化产品的数据工作。你的相关合作方包括：自动化工程师、领域专家，算法产品，算法开发。 主要职责: 1. 能源场景建模：能源管理优化的数据分析，特征工程，设备建模，场景建模（如：数据中心制冷/供电系统节能、微电网调度与储能控制） ； 2. 工业场景建模：针对设备预测性维护、能源消耗优化、生产流程提效等场景，开发机器学习/深度学习模型（如时序预测、异常检测、故障诊断）； 3. 工业数据治理：处理传感器时序数据（SCADA/DCS系统）、设备日志、能源计量数据，解决数据缺失、噪声干扰等工业现场问题； 4. 跨部门协作：与自动化工程师、领域专家合作，理解业务场景，与算法产品，算法研发合作，完成数据建模，设计AI算法模型； 5. 价值闭环验证：设计A/B测试，量化模型对能耗降低、故障率下降、产能提升的实际效益；

1。责大规模预训练模型（如Transformer、BERT、GPT等）的开发、调优和部署，提升模型性能和效率； 2。设计并实现模型压缩、量化、蒸馏等技术，降低模型计算和存储成本； 3.探索前沿算法（如多模态模型、强化学习、自监督学习等），推动技术创新与落地； 4.系统设计与工程实现 5.参与分布式训练框架（如Horovod、Ray、Distributed TensorFlow/PyTorch）的搭建与优化； 6.协同工程团队实现模型推理服务的高并发、低延迟部署，支持业务场景需求；

1. 负责通义实验室多模态口语交互的算法研发，通过深入理解全链路多模态交互技术，推进大模型增强的语言交互技术能力建设。 2. 多模态交互： （1）端到端多模态联合建模 - 语音/视觉/文本等模态融合并应用于人机交互场景。 （2）多模态交互应用算法 - 意图动态规划、多智能体协作、多任务推理、主动交互。 （3）多模态对话系统设计 - 多轮交互状态管理、情境感知、情感理解及生成控制。 3. 音视频内容理解： （1）转写内容后处理 - 书面化、标点、分段分章节。 （2）音视频分析 - 分角色、语种判别、视频场景划分。 （3）口语内容长篇章理解及生成。 4. 探索多模态口语交互技术落地于实际应用场景，包括但不限于： （1）消费电子-智能穿戴实时交互、手机多模态助手、具身机器人环境感知。 （2）内容消费-音视频媒资、会议场景、电销通话多模态理解等。 5. 持续关注行业前沿动态，通过专利申请、论文和技术报告等形式提升团队的技术影响力。