十五.
python后端开发工程师
云南药科院 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
重庆
时间：
可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
**掌握的技术栈与擅长方向**
熟练使用 Python 进行数据处理与建模，核心擅长两块：
一是机器学习与时序建模：基于 XGBoost、LightGBM 完成分类、回归与异常预警任务，擅长从现场工况数据中做特征工程（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），能独立完成从数据清洗、模型选型、调参到 FastAPI 推理服务封装的全流程落地，适合工业预测、风控预警、销量预测等场景。
二是自然语言处理与大模型应用：熟悉 BERT/DeBERTa 微调，能做命名实体识别、关系抽取、文本分类、相关性匹配等任务；了解 RAG 检索增强、LoRA/QLoRA 微调、知识蒸馏与 vLLM 推理部署，能搭建企业知识库问答、文档信息抽取等大模型应用。
适合解决：业务侧预测预警建模、文本信息抽取、知识库问答系统搭建这类需要从数据到上线闭环的问题。
熟练使用 Python 进行数据处理与建模，核心擅长两块：
一是机器学习与时序建模：基于 XGBoost、LightGBM 完成分类、回归与异常预警任务，擅长从现场工况数据中做特征工程（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），能独立完成从数据清洗、模型选型、调参到 FastAPI 推理服务封装的全流程落地，适合工业预测、风控预警、销量预测等场景。
二是自然语言处理与大模型应用：熟悉 BERT/DeBERTa 微调，能做命名实体识别、关系抽取、文本分类、相关性匹配等任务；了解 RAG 检索增强、LoRA/QLoRA 微调、知识蒸馏与 vLLM 推理部署，能搭建企业知识库问答、文档信息抽取等大模型应用。
适合解决：业务侧预测预警建模、文本信息抽取、知识库问答系统搭建这类需要从数据到上线闭环的问题。
项目经验
制药废水出水水质预测与超标预警系统（
针对制药废水出水 COD / 氨氮波动大、超标即处罚的问题，独立负责数据链路搭建、特征工程与模型选型。基于 现场工况数据拟合分布扩展生成 3 万条仿真训练数据，构建 44 维时序特征（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），对比多个模型后选定 XGBoost 并做知识蒸馏压缩。最终上线实测 AUC 0.975、R² 0.735、召回 92.3%、误报率 7.0%
针对制药废水出水 COD / 氨氮波动大、超标即处罚的问题，独立负责数据链路搭建、特征工程与模型选型。基于 现场工况数据拟合分布扩展生成 3 万条仿真训练数据，构建 44 维时序特征（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），对比多个模型后选定 XGBoost 并做知识蒸馏压缩。最终上线实测 AUC 0.975、R² 0.735、召回 92.3%、误报率 7.0%
ID:437168
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十五.
python后端开发工程师 · 1年经验 · 云南药科院
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技术能力
**掌握的技术栈与擅长方向**
熟练使用 Python 进行数据处理与建模，核心擅长两块：
一是机器学习与时序建模：基于 XGBoost、LightGBM 完成分类、回归与异常预警任务，擅长从现场工况数据中做特征工程（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），能独立完成从数据清洗、模型选型、调参到 FastAPI 推理服务封装的全流程落地，适合工业预测、风控预警、销量预测等场景。
二是自然语言处理与大模型应用：熟悉 BERT/DeBERTa 微调，能做命名实体识别、关系抽取、文本分类、相关性匹配等任务；了解 RAG 检索增强、LoRA/QLoRA 微调、知识蒸馏与 vLLM 推理部署，能搭建企业知识库问答、文档信息抽取等大模型应用。
适合解决：业务侧预测预警建模、文本信息抽取、知识库问答系统搭建这类需要从数据到上线闭环的问题。
熟练使用 Python 进行数据处理与建模，核心擅长两块：
一是机器学习与时序建模：基于 XGBoost、LightGBM 完成分类、回归与异常预警任务，擅长从现场工况数据中做特征工程（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），能独立完成从数据清洗、模型选型、调参到 FastAPI 推理服务封装的全流程落地，适合工业预测、风控预警、销量预测等场景。
二是自然语言处理与大模型应用：熟悉 BERT/DeBERTa 微调，能做命名实体识别、关系抽取、文本分类、相关性匹配等任务；了解 RAG 检索增强、LoRA/QLoRA 微调、知识蒸馏与 vLLM 推理部署，能搭建企业知识库问答、文档信息抽取等大模型应用。
适合解决：业务侧预测预警建模、文本信息抽取、知识库问答系统搭建这类需要从数据到上线闭环的问题。
项目经验
制药废水出水水质预测与超标预警系统（
针对制药废水出水 COD / 氨氮波动大、超标即处罚的问题，独立负责数据链路搭建、特征工程与模型选型。基于 现场工况数据拟合分布扩展生成 3 万条仿真训练数据，构建 44 维时序特征（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），对比多个模型后选定 XGBoost 并做知识蒸馏压缩。最终上线实测 AUC 0.975、R² 0.735、召回 92.3%、误报率 7.0%
针对制药废水出水 COD / 氨氮波动大、超标即处罚的问题，独立负责数据链路搭建、特征工程与模型选型。基于 现场工况数据拟合分布扩展生成 3 万条仿真训练数据，构建 44 维时序特征（滞后项、滑动窗口、差分、EWMA），对比多个模型后选定 XGBoost 并做知识蒸馏压缩。最终上线实测 AUC 0.975、R² 0.735、召回 92.3%、误报率 7.0%
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