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1.AI预测性维保（PredictiveMaintena nce）：基于物流自动化设备的传感器数据（振动、电流、温度等），研发异常检测与寿命预测算法，实现设备故障的提前预警。
2.智慧仓储优化（SmartWarehousing）：参与院内仓储场景下的库存销量预测、补货策略优化，以及物流机器人的路径规划/调度算法研究。
3.数据挖掘与建模：对医疗物流业务数据进行清洗、特征工程，并建立机器学习模型以提升运营效率。
任职要求（我们需要你看重基础与潜力）：
.编程基础：熟练掌握Python，熟悉常用的数据结构与算法，代码风格良好。
.算法基础：熟悉经典机器学习算法（如GBDT,RandomForest,SVM等）或深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）。
.加分项（满足其一即可）：
.有时间序列分析经验（用于设备维保场景）。
.有运筹优化/组合优化背景（用于仓储调度场景）。
.参加过Kaggle、天池等算法比赛并取得不错名次。
.软性素质：具备良好的数理逻辑能力，能够快速阅读英文技术文献，且沟通顺畅，乐于解决实际工程问题。 |
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