大数据及机器学习工程师

负责工业大数据技术、应用场景等调研及相关资料收集整理，根据平台业务发展战略，规划工业大数据应用模型，形成面向领域/行业的工业大数据方案；

工业大数据相关的大数据描述、采集、传输、分析等理论方法、核心技术及应用技术的研究，负责大数据平台技术框架的技术选型和搭建，实现大数据平台的数据采集、处理、存储以及挖掘分析的架构；

制定平台工业大数据相关技术规划、标准制定，并且推动团队遵循标准；

有两年以上建模和算法开发工作经验，对数据统计分析挖掘、机器学习以及优化算法有丰富的实战经验，尤其是人工智能应用在工厂智能制造领域。

***计算机相关专业本科及以上学历；

熟练掌握至少一种建模常用语言，Python、Matlab、java或R，Python优先；

对工业4.0/智能制造的方向及实现有一定的认识。熟悉汽车制造基本工艺和主要能源设备（中央空调、空压机、锅炉）的工作原理，有工厂动力站房、产线智能排产类似项目经验者优先；

熟练掌握常用机器学习算法和遗传优化算法的适用场景、优化方法和技巧，包括并不限于：PSO算法、遗传算法、神经网络（BP、RNN、LSTM）、Boosting、随机森林和支持向量机等。

精通Hbase、Kafka、Hive、Spark，flink等组件的工作原理，熟悉Hadoop生态系统及维护，精通ETL技术。

熟悉数据仓库建模理论，3年以上相关实践经验，能够独立完成系统架构。

熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型、算法经验者优先。

精通Java，python中的一种或多种语言，能进行复杂业务逻辑的数据处理工作，具备海量数据处理以及性能优化的能力。

有大数据挖掘和分析、机器学习相关项目经验者优先。