1. 開發和應用時空分析模型,以預測公共單車需求及位置變化
2. 使用GCN技術進行路徑優化與資源分配,確保單車在需求高峰時的有效供應
3. 分析歷史數據,建構車輛調度方案以提高車輛配置效率
4. 與其他數據科學家及工程師合作,設計和優化預測模型與調度算法
5. 監控預測和調度系統的性能並進行持續優化
1. 資料科學:擅長處理與分析時空數據,能應用深度學習技術來解決預測問題及因素分析
2. 程式能力:熟悉Python / PyTorch / Linux(Ububtu)
3. (加分) 擁有路線規劃與最佳化經驗,例如動態規劃或車輛路由問題
4. (加分) 具備GCN模型的實際應用經驗,特別是在處理網絡結構或地理網路資料時的應用