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崗位職責(zé)：
1.聚焦于鋰電池生產(chǎn)制造領(lǐng)域，主動(dòng)深入了解業(yè)務(wù)，對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問(wèn)題進(jìn)行分析挖掘需求，利用包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)在內(nèi)的理論與方法，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品研發(fā)與生產(chǎn)的降本增效；
2.建立產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析框架和數(shù)字模型，使用統(tǒng)計(jì)方法收集和分析大型數(shù)據(jù)集，生成見(jiàn)解以推動(dòng)業(yè)務(wù)決策；
3.根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景完成需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、并完成業(yè)務(wù)架構(gòu)的落地方案，協(xié)調(diào)各方及時(shí)準(zhǔn)確的完成數(shù)據(jù)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、交付和迭代；
4.追蹤推動(dòng)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)交付工作，包括需求收集，開(kāi)發(fā)計(jì)劃制定，風(fēng)險(xiǎn)管控，進(jìn)度跟蹤，資源協(xié)調(diào)等；
5.負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的日常數(shù)據(jù)，關(guān)注數(shù)據(jù)波動(dòng)并能夠分析和解讀數(shù)據(jù)異常，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并探索解決方案，用數(shù)據(jù)輔助業(yè)務(wù)開(kāi)展和決策。

任職要求：
1.本科及以上學(xué)歷，碩博優(yōu)先，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)；
2. 5年以上數(shù)據(jù)分析、機(jī)器/深度學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)工作經(jīng)驗(yàn)，新能源行業(yè)分優(yōu)先；
3.具備扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法基礎(chǔ)，精通各種數(shù)據(jù)集成、抽取、清洗、轉(zhuǎn)換以及統(tǒng)計(jì)分析、可視化、歸一化等預(yù)處理方法和手段并精通機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程、去噪和降維算法理論和實(shí)踐，包括PCA、LDA、LLE、t-SNE等；
4.精通基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)架構(gòu)、生態(tài)系統(tǒng)和解決方案，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)的建立、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、關(guān)系和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)使用，以及各種工具和軟件的適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)；
5.精通傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的各種回歸、分類(lèi)、聚類(lèi)和集成算法(Bagging, Boosting, Voting)，包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、KNN、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、KMeans、樸素貝葉斯等；
6.熟悉深度學(xué)習(xí)理論和實(shí)踐包括多層感知機(jī)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)、卷積網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、自動(dòng)編碼機(jī)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)、以及這些算法在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、以及推薦系統(tǒng)上的應(yīng)用；
7.了解各種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，包括Q-learning、DQN (Deep Q Network)、Policy Gradients、MAB (Multi-armed Bandit)；
8.出色的溝通和團(tuán)隊(duì)合作能力，能夠與非技術(shù)人員有效地溝通和協(xié)作。