大数据算法工程师(J13243)

1. 基于大语言模型与传统算法融合架构，构建面向复杂业务场景的智能分析系统；

2. 设计实时数据监控与异常识别机制，实现多维度指标的动态比对与预警触发；

3. 开发自动化的初步分析模块，结合上下文信息生成可读性强的事件摘要与处置建议；

4. 在第二阶段深入挖掘异常背后的潜在关联因素，构建根因分析（RCA）模型，提升问题定位效率；

5. 综合运用机器学习方法（如异常检测、聚类、分类）与图模型技术，发现隐藏模式与因果关系；

6. 探索将领域知识融入大模型推理过程的技术路径，提升模型在专业场景下的准确性与可解释性；

7. 输出标准化模型组件与可视化分析看板，支持业务人员快速理解与决策。
1. 硕士及以上学历，计算机、统计学、自动化、应用数学等相关专业；

2. 熟练掌握 Python 数据科学生态（Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch）；

3. 熟悉时序数据分析、异常检测算法（Isolation Forest, Autoencoder, Prophet 等）；

4. 有将大模型应用于结构化推理、多步决策或自然语言解释（NLE）的实际经验；

5. 熟悉常见机器学习建模流程，包括特征工程、模型训练、评估与部署。

6. 具备处理大规模数据的能力，熟悉 Spark、Dask 或类似工具者优先；

7. 对复杂系统有较强的理解能力，擅长从多源数据中提炼关键信息；

8. 具备良好的逻辑表达与跨团队协作能力，能将算法成果转化为业务价值