任職要求:
1. 學歷與專業(yè):本科及以上學歷,數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學、計算機科學、自動化、工業(yè)工程等相關(guān)專業(yè);
2. 工作經(jīng)驗:2年及以上工業(yè)領域(如流程工業(yè)、離散制造、能源化工等)數(shù)據(jù)挖掘/分析經(jīng)驗;
3. 核心技能:
掌握數(shù)據(jù)挖掘算法(如聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、時間序列分析等),熟悉機器學習框架(Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等);
熟練使用數(shù)據(jù)處理工具:Python(Pandas、NumPy)、SQL,具備大數(shù)據(jù)處理能力(如Spark)者優(yōu)先;
具備工業(yè)數(shù)據(jù)特征工程能力:能從工業(yè)時序數(shù)據(jù)(如傳感器、DCS、PLC數(shù)據(jù))中提取有效特征;
4. 行業(yè)知識:
了解工業(yè)生產(chǎn)流程(如化工、冶金、制造等),熟悉工業(yè)數(shù)據(jù)特點(多源異構(gòu)、高噪聲、時序性);
優(yōu)先項:熟悉流程工業(yè)(如氧化鋁/電解鋁、煉化)數(shù)據(jù)場景,或具備設備故障預測、工藝優(yōu)化、質(zhì)量分析等工業(yè)場景項目經(jīng)驗;
5. 工具能力:
能使用可視化工具(Tableau、Power BI、Matplotlib等)呈現(xiàn)分析結(jié)果;
了解工業(yè)數(shù)據(jù)庫(如實時數(shù)據(jù)庫PI、InSQL,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL/Oracle);
6. 其他能力:具備良好的邏輯思維、跨部門溝通能力,能獨立完成從數(shù)據(jù)采集、分析到落地的全流程工作。
崗位職責:
1. 數(shù)據(jù)采集與預處理:
對接工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù)(傳感器、DCS、MES等系統(tǒng)),完成數(shù)據(jù)清洗、去重、降噪、缺失值填充等預處理工作;
2. 數(shù)據(jù)挖掘項目落地:
針對工業(yè)場景需求(如設備故障預測、工藝參數(shù)優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)量提升、能耗分析等),設計并實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘模型;
參與工業(yè)時序數(shù)據(jù)的特征工程,構(gòu)建適配工業(yè)場景的特征體系;
3. 模型迭代與優(yōu)化:
跟蹤模型在工業(yè)現(xiàn)場的運行效果,基于實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化模型,提升預測/分析精度;
4. 數(shù)據(jù)可視化與報告:
構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)可視化看板,向業(yè)務部門(工藝、設備、生產(chǎn))輸出可落地的分析報告與決策建議;
5. 跨部門協(xié)作:
與工藝工程師、設備工程師、控制工程師配合,理解工業(yè)生產(chǎn)痛點,將數(shù)據(jù)挖掘成果與生產(chǎn)流程結(jié)合;
6. 技術(shù)沉淀:
沉淀工業(yè)數(shù)據(jù)挖掘方法論與工具,參與團隊數(shù)據(jù)平臺、算法庫的建設與維護。
7.技術(shù)研究與應用:跟蹤行業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢,引入新技術(shù)、新模型提升開發(fā)效率與產(chǎn)品競爭力;推動團隊技術(shù)創(chuàng)新與知識分享,提升團隊整體技術(shù)水平。