职责
数据准备与分析：收集、预处理和分析与航班运营及其他相关领域的大型数据集，以指导模型开发和验证。这包括处理缺失或错误数据、识别模式并确保数据质量。
模型开发：设计和实施预测模型，基于历史和实时运营数据预测机组人员需求。考虑由于中断和不可预见事件导致的不确定性。
优化算法：开发和应用运筹学方法和强化学习算法，动态生成优化解决方案，以提高运营效率并遵守所有相关约束条件。
模拟与测试：创建模拟环境，以测试和验证所开发模型和算法在各种运营场景和中断下的性能。
法规合规集成：确保所有模型和优化工作流程符合航空法规，包括值勤时间限制、休息时间、资格规则和安全标准。与合规官员合作，将这些规则有效嵌入系统逻辑中。
协作：与跨学科团队密切合作，包括数据科学家、运筹学研究人员和航空公司运营人员，确保所开发解决方案的实际适用性。
文档与报告：准备方法、算法和发现的全面文档。向利益相关者展示研究成果并为学术出版物做出贡献。
资格：
教育背景：计算机、运筹学、应用数学或相关领域的博士学位，或计算机科学硕士学位，并具有至少5年涉及数据科学、优化和人工智能项目的经验。
技术专长：精通数据分析、机器学习和运筹学技术。具备预测建模和优化算法（如元启发式算法）的经验。掌握强化学习（RL）是一个加分项。
编程技能：精通Python、Rust或R等语言的编程技能。必须熟悉机器学习库和框架（如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch）。
分析能力：具备分析复杂数据集和开发数据驱动解决方案的能力。
沟通能力：优秀的书面和口头沟通能力，能够将复杂的技术概念传达给非技术受众。
团队协作：具有在协作团队环境中工作的经验，并能有效管理多项任务。
优先资格：具有航空公司运营或相关领域的经验。熟悉航空运营的监管框架。
