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崗位職責：
1.聚焦于鋰電池生產制造領域，主動深入了解業(yè)務，對業(yè)務場景和問題進行分析挖掘需求，利用包括統(tǒng)計學、計算機科學在內的理論與方法，優(yōu)化業(yè)務流程，實現產品研發(fā)與生產的降本增效；
2.建立產品數據分析框架和數字模型，使用統(tǒng)計方法收集和分析大型數據集，生成見解以推動業(yè)務決策；
3.根據具體業(yè)務場景完成需求分析、架構設計、并完成業(yè)務架構的落地方案，協(xié)調各方及時準確的完成數據產品開發(fā)、交付和迭代；
4.追蹤推動項目開發(fā)交付工作，包括需求收集，開發(fā)計劃制定，風險管控，進度跟蹤，資源協(xié)調等；
5.負責監(jiān)測業(yè)務的日常數據，關注數據波動并能夠分析和解讀數據異常，發(fā)現問題并探索解決方案，用數據輔助業(yè)務開展和決策。

任職要求：
1.本科及以上學歷，碩博優(yōu)先，計算機科學、數據科學、統(tǒng)計學等相關專業(yè)；
2. 5年以上數據分析、機器/深度學習算法開發(fā)工作經驗，新能源行業(yè)分優(yōu)先；
3.具備扎實的統(tǒng)計學和算法基礎，精通各種數據集成、抽取、清洗、轉換以及統(tǒng)計分析、可視化、歸一化等預處理方法和手段并精通機器學習特征工程、去噪和降維算法理論和實踐，包括PCA、LDA、LLE、t-SNE等；
4.精通基于Hadoop和Spark的大數據架構、生態(tài)系統(tǒng)和解決方案，熟悉數據倉庫和數據平臺的建立、結構化和非結構化數據存儲、關系和非關系數據庫使用，以及各種工具和軟件的適用場景和優(yōu)缺點；
5.精通傳統(tǒng)機器學習模型的各種回歸、分類、聚類和集成算法(Bagging, Boosting, Voting)，包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機、KNN、神經網絡、KMeans、樸素貝葉斯等；
6.熟悉深度學習理論和實踐包括多層感知機、深度神經網絡(DNN)、卷積網絡(CNN)、循環(huán)網絡(RNN)、長短期記憶網絡(LSTM)、自動編碼機、生成對抗網絡(GANs)、以及這些算法在圖像識別、自然語言處理、以及推薦系統(tǒng)上的應用；
7.了解各種強化學習算法，包括Q-learning、DQN (Deep Q Network)、Policy Gradients、MAB (Multi-armed Bandit)；
8.出色的溝通和團隊合作能力，能夠與非技術人員有效地溝通和協(xié)作。