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崗位職責：
1. 清洗、轉換、集成多源異構數據，構建和維護高質量、可分析的統一數據平臺/數據倉庫。
2. 深入分析工藝參數（如涂布重量/厚度、輥壓密度、注液量、化成/分容參數、環境溫濕度）與電池關鍵質量特性（如容量、內阻、循環壽命、自放電、安全性）之間的關聯關系。
3. 開發統計模型、機器學習模型解決特定的生產優化、質量預測、故障診斷等問題。
4. 建立預測模型，預測電池性能（如容量、循環壽命）和關鍵缺陷（如析鋰、微短路、漏液）。
5. 參與制定和維護電池生產數據的采集規范、命名規范、存儲規范。
6. 分析設備運行數據，預測設備潛在故障，推動預測性維護。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，汽車、計算機、統計學、大數據、軟件工程等相關專業，2年以上工作經驗;
2、扎實的統計學基礎，熟悉常用機器學習算法（回歸、分類、聚類、時間序列分析等）精通 SQL，熟練使用 Python 或 R 進行數據分析和建模;
3、扎實的統計學基礎，熟悉常用機器學習算法（回歸、分類、聚類、時間序列分析等
4、理解電池基本原理（電化學）、關鍵生產工藝流程（前段/中段/后段）、關鍵性能指標（容量、內阻、能量密度、循環壽命、安全測試等）、常見缺陷模式及失效機理;