python数据工程师

Python数据工程师1-3年经验任职要求1.与专业：及以上，计算机、数学、统计学或相关专业。2.工具与框架：-精通pandas、numpy、matplotlib等数据处理及可视化工具。-掌握主流数据库技术（如MySQL、PostgreSQL、MongoDB），熟悉SQL及NoSQL开发。-熟悉机器学习框架（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch），有实际模型开发经验。-了解时序数据处理库（如Prophet、Statsmodels）或深度学习时序模型（如LSTM、Transformer）。3.技术要求：-有时序预测项目经验（如气象预测、功率预测、价格预测、需求预测等）。-熟悉特征工程、模型调优及评估方法，能独立完成从数据清洗到模型落地的全流程。-了解基础网络技术，能使用FastAPI、Flask等搭建轻量级数据服务接口。4.加分项：-处理过气象、能源、电力等领域数据，熟悉其数据特点及业务场景。-有云计算平台（AWS/Azure/GCP）或模型部署工具（Docker、Kubernetes）使用经验。-熟悉时间序列分析理论（如ARIMA、状态空间模型）或强化学习应用。工作内容1.数据预处理与开发：-负责各国气象数据的清洗、特征提取及存储优化，构建高质量时序数据集。-开发自动化数据处理工具，支撑气象BI系统及下游分析需求。2.模型开发与优化：-设计并实现机器学习/深度学习模型，用于气象相关的功率预测（如风电、光伏）、价格预测（能源市场）、灾害预警等场景。-持续优化模型性能，提升预测精度与计算效率，解决数据稀疏性、噪声干扰等问题。3.算法工程化：-参与模型部署及API开发，与前后端团队协作实现预测服务的产品化落地。-监控模型线上表现，设计迭代优化方案并推动A/B测试。4.跨领域探索：-结合气象数据与业务需求，挖掘数据价值，探索预测模型在新场景的应用。优先考虑条件-有能源、电力、农业、金融等领域时序预测项目经验。-熟悉气象数据格式（如NetCDF、GRIB）或卫星/雷达数据处理。-在Ka*le、天池等竞赛中取得优异成绩，或有开源项目贡献。职位亮点：参与前沿气象AI项目，技术栈覆盖数据处理、模型研发与工程化全链路，团队聚焦气候变化与可持续能源领域。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！