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工作职责： 1. 理解工业场景，如工艺优化、设备预测性维护、设备参数趋势预测、订单预测、物料需求预测等。 2. 与研发、生产、品质、采购、计划、物流等各业务部门密切合作，深入挖掘和分析业务数据。 3. 分析和清洗工业数据，运用统计学和机器学习方法构建数学模型，解决实际问题。 4. 实现业务与算法的融合，负责算法模型项目的开发和落地。 岗位要求： 1. 本科及以上学历，数学、统计、计算机等相关专业，3年以上数据挖掘工作经验。 2. 具备扎实的统计学、机器学习和深度学习基础；能够熟练使用统计学、机器学习和深度学习方法解决业务问题。 3. 熟练掌握至少一种高级编程语言，如Python、Java或C++，熟悉常用算法框架如scikit-learn、Pytorch、Tensorflow和Java ML,熟悉copilot等AI工具。 4. 熟练掌握大数据框架和相关工具，如Spark、Hadoop及其生态工具。 5. 熟练掌握复杂的数据库应用。 6. 具备良好的沟通和自我驱动力，对业务有良好的数据化思维能力，抗压能力强 应用于设备： 锡膏印刷机、贴片机、回流焊炉、AOI检测设备、AVI、X-RAY测试设备 实现的AI场景 工艺优化、设备预测性维护、数字孪生、智能排产、需求预测等 AI技术： 机器学习、回归、分类、聚类、关联分析等算法 regression、random forest、lightGBM、kmeans、Apriori等