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開(kāi)展AI數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目

10年AI/算法工程經(jīng)驗(yàn),長(zhǎng)期從事時(shí)間序列預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)與算法落地相關(guān)工作,覆蓋從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)、大模型應(yīng)用的完整實(shí)踐鏈路。 我更擅長(zhǎng)做的不是“堆模型”,而是在建模前判斷問(wèn)題是否值得做、能不能做、做到什么程度才有業(yè)務(wù)價(jià)值。 過(guò)往項(xiàng)目中,主要負(fù)責(zé): -時(shí)間序列預(yù)測(cè)(需求 / 能耗 / 指標(biāo)趨勢(shì)等) -異常檢測(cè)(設(shè)備、業(yè)務(wù)指標(biāo)、數(shù)據(jù)質(zhì)量) -建模可行性評(píng)估與算法方案設(shè)計(jì) 工作方式偏向工程可落地 + 結(jié)果可解釋?zhuān)瑫?huì)在項(xiàng)目初期明確: -數(shù)據(jù)是否具備預(yù)測(cè)/檢測(cè)價(jià)值 -模型結(jié)果如何與業(yè)務(wù)決策形成閉環(huán) -哪些結(jié)論可以用,哪些不能過(guò)度解讀 適合合作的項(xiàng)目類(lèi)型: -有真實(shí)業(yè)務(wù)背景的數(shù)據(jù)分析 / AI 應(yīng)用需求 -希望先評(píng)估可行性、再逐步推進(jìn)的項(xiàng)目 不適合純“試模型”“拼算法名詞”的需求。 希望通過(guò)專(zhuān)業(yè)判斷,幫客戶(hù)少走彎路、降低試錯(cuò)成本。

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