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崗位職責(zé)：
1. 產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析：負(fù)責(zé)裝備智能化相關(guān)產(chǎn)品設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)的大數(shù)據(jù)收集、清洗與深度分析，挖掘影響因素并提供數(shù)據(jù)支持，助力優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)升級(jí)。
2. 智能生產(chǎn)數(shù)據(jù)分析：聚焦智能生產(chǎn)場(chǎng)景，收集生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與建模，為質(zhì)量控制與追溯提供數(shù)據(jù)依據(jù)，提升生產(chǎn)智能化水平。
3. 智能運(yùn)維數(shù)據(jù)分析：針對(duì)設(shè)備運(yùn)維環(huán)節(jié)，收集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行異常狀態(tài)偵測(cè)，制定科學(xué)的維護(hù)規(guī)劃，推動(dòng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能運(yùn)維落地。
4. 算法模型構(gòu)建與優(yōu)化：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)適用于裝備智能化場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析算法與模型，如預(yù)測(cè)模型、異常檢測(cè)模型等，持續(xù)優(yōu)化模型性能，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性和效率。
5. 跨部門(mén)協(xié)作：與產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、設(shè)備運(yùn)維等部門(mén)緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)分析成果應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，推動(dòng)裝備智能化進(jìn)程。
6. 行業(yè)動(dòng)態(tài)跟蹤：關(guān)注裝備智能化領(lǐng)域的最新技術(shù)、發(fā)展趨勢(shì)和數(shù)據(jù)分析方法，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行探索和應(yīng)用，為團(tuán)隊(duì)提供創(chuàng)新思路。
任職要求：
1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景，碩士及以上學(xué)歷。
2. 3年以上裝備制造領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析或算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉主流數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法。
3. 精通C++、python，熟練掌握Pytorch、TensorFlow等主流深度學(xué)習(xí)框架其中一種或幾種。
4. 具備良好的邏輯思維和問(wèn)題解決能力，能夠從復(fù)雜的裝備數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)和運(yùn)維提供支持。
5. 具備較強(qiáng)的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠與不同部門(mén)的人員有效協(xié)作，推動(dòng)數(shù)據(jù)分析成果落地。
6. 對(duì)裝備智能化領(lǐng)域有濃厚興趣，有大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)裝備產(chǎn)品設(shè)計(jì)、智能生產(chǎn)或智能運(yùn)維相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。