Responsibilities:

• 1. 负责电梯控制系统数据和传感器数据的建模与分析，开发设备故障检测（停梯和困人）、预测性维护（PdM）等核心算法研发。
• 2. 构建并优化机器学习/深度学习模型，提升设备健康状态识别、剩余寿命预测（RUL）、异常检测的准确性与鲁棒性。
• 3. 与数据工程、产品、客户等多团队协作，推动数据驱动的产品功能落地。
• 4. 参与数据分析工具、特征工程模块的设计与持续优化。
• 5. 撰写技术文档与研究报告，参与专利与技术方案输出。

qualifications:

• 1. 本科及以上学历，计算机、自动化、电子工程、统计、应用数学等相关专业，5 年以上数据科学或机器学习建模经验；；
• 2. 熟练使用 Python 编程，熟悉 pandas、scikit-learn、NumPy、XGBoost、PyTorch/TensorFlow 等常用工具；
• 3. 熟练掌握 SQL
• 4、了解常见的数据平台（如 Ali/AWS/等）；
• 5、有传感器数据处理、时序建模（如 LSTM、ARIMA）、特征提取与清洗经验；
• 6. 有以下经验者优先考虑：
• 6.1参与过预测性维护（Predictive Maintenance）、RUL 预测、异常检测、健康评分等项目；
• 6.2熟悉设备控制系统、振动数据、IoT 协议（如 MQTT）、边缘计算等；
• 6.3有工业互联网（IIoT）类项目背景；
• 6.4 良好的逻辑思维能力和跨团队沟通能力，能在不确定性中推进项目;