一、招聘崗位有關情況
任職要求：
1. 具備3年以上相關工作經(jīng)驗，具有扎實的 Python 編程能力，熟練運用 PyTorch、TensorFlow 等深度學習框架，可獨立完成大型工業(yè)場景下的數(shù)據(jù)預處理、模型訓練及部署測試全流程工作，確保算法落地的技術可行性
2. 熟悉目標檢測、實例分割算法的核心原理及工業(yè)場景適配方法，能結(jié)合業(yè)務需求完成算法選型、參數(shù)調(diào)優(yōu)與效果驗證；了解序列預測常用方法，可處理工業(yè)時序數(shù)據(jù)并構(gòu)建符合業(yè)務需求的預測模型，解決實際生產(chǎn)中的數(shù)據(jù)驅(qū)動類問題
3. 掌握 LLM基礎應用邏輯，能基于開源模型或第三方 API，結(jié)合工業(yè)業(yè)務場景搭建 RAG系統(tǒng)，獨立完成知識庫構(gòu)建、檢索策略優(yōu)化及問答效果迭代，支撐工業(yè)知識類需求的高效響應；
4. 具備業(yè)務需求拆解能力，可將復雜工業(yè)業(yè)務邏輯轉(zhuǎn)化為清晰的算法目標；有多個相關工業(yè) AI 項目實踐經(jīng)驗者優(yōu)先，能快速適配不同工業(yè)場景的技術落地需求；
5.思維清晰、具有較強的語言表達能力。
職責描述：
1. 針對化工時序類業(yè)務需求（如風光功率預測、設備故障預警等），負責歷史時序數(shù)據(jù)的整理、清洗及特征工程，完成預測模型的訓練與驗證；定期根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)反饋優(yōu)化模型，持續(xù)提升預測準確率，為生產(chǎn)調(diào)度、設備預防性維護等業(yè)務決策提供數(shù)據(jù)支撐；
2. 圍繞工業(yè)知識類需求，搭建 RAG 系統(tǒng)；負責工業(yè)知識庫的結(jié)構(gòu)化處理，選擇適配的 LLM 或調(diào)用 API，優(yōu)化檢索策略，確保系統(tǒng)能準確響應查詢需求，有效提升工業(yè)知識獲取效率；
3. 面向工業(yè)視覺類項目（如質(zhì)檢、定位等），優(yōu)選適配的目標檢測 / 實例分割算法；指導完成數(shù)據(jù)標注工作，開展模型訓練與調(diào)優(yōu)，確保模型在生產(chǎn)環(huán)境中滿足檢測精度、處理速度等核心指標，解決傳統(tǒng)質(zhì)檢效率低、誤判率高的問題；
4. 與業(yè)務團隊深度溝通，明確業(yè)務需求與算法目標；輸出可落地的算法實施方案，跟進項目上線后算法的實際運行情況，收集業(yè)務反饋并迭代優(yōu)化模型；同步記錄技術文檔，確保算法應用的可追溯性與可復現(xiàn)性；
5.其他工作。
二、報名條件
（一）基本條件
1.具有較高的政治素質(zhì)，堅決執(zhí)行黨和國家的方針政策，具有強烈的事業(yè)心和責任感，認同并踐行中國中煤的文化理念；
2.遵紀守法，廉潔從業(yè)，為人正派，勤勉盡責，無違法犯罪或不良執(zhí)業(yè)記錄；
3.具有履行崗位職責所必需的專業(yè)知識、良好的職業(yè)素養(yǎng)和工作業(yè)績，良好的心理素質(zhì)和正常履行職責的身體條件；
4.具備較強的文字功底和溝通協(xié)調(diào)、組織策劃能力。
（二）資格要求
1.任職要求及崗位描述等詳見附件；
2.特別優(yōu)秀的人員資格條件可放寬；
3.行業(yè)專家、核心資源擁有者等不受條件限制。
三、招聘工作程序
公開招聘工作按照發(fā)布招聘公告、報名與資格審查、測評、考察或背景調(diào)查、研究決定、聘任等程序進行。測評時間、地點、方式等將通過電話、郵件等方式提前通知。
四、報名時間、方式及要求
（一）報名時間
報名截止時間：2025年11月9日
（二）報名方式
應聘人員請登錄中煤招聘（https://zhaopin.chinacoal.com）或掃描文末二維碼報名。
本次招聘工作不接受現(xiàn)場、電話、信函等其他方式報名。
（三）有關要求
1.應聘人員應對提交的信息或材料的真實性負責，凡弄虛作假者，一經(jīng)查實，即取消資格；
2.聘用人員設定試用期，經(jīng)考核合格者正式聘任，不合格者解除勞動合同；
3.根據(jù)崗位需要及報名情況等因素，公司有權(quán)調(diào)整或取消該崗位，并對本次招聘安排享有最終解釋權(quán)；
4.公司將報名情況和報名者個人信息視作個人隱私予以保護，不對無關人員透露；
5.請應聘人員提供準確的手機號碼和郵箱地址，并及時查收短信和電子郵件，同時保持電話暢通。

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職位要求

職位描述

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